class KMeans: def __init__(self, k=2): self.k = k def fit(self, X): # 初始化聚类中心 self.centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], self.k, replace=False)] while True: # 计算每个样本到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((X - self.centroids[:, np.newaxis]) ** 2).sum(axis=2)) # 将每个样本分配到距离最近的聚类中心 labels = np.argmin(distances, axis=0) # 计算新的聚类中心 new_centroids = np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(self.k)]) # 判断是否收敛 if np.allclose(new_centroids, self.centroids): break self.centroids = new_centroids def predict(self, X): distances = np.sqrt(((X - self.centroids[:, np.newaxis]) ** 2).sum(axis=2)) return np.argmin(distances, axis=0)

这是一个简单的 KMeans 聚类算法的实现。KMeans 算法是一种无监督学习算法，通过将样本分成 k 类，并将每个样本分配到距离最近的聚类中心，来实现聚类任务。

在这个实现中，初始化时指定了聚类的数目 k。在 fit 函数中，随机选择 k 个样本作为初始聚类中心，然后不断迭代，计算每个样本到聚类中心的距离，并将每个样本分配到距离最近的聚类中心。之后，计算新的聚类中心，并判断是否收敛。如果新的聚类中心与旧的聚类中心相同，说明已经收敛，算法结束。否则，将新的聚类中心作为当前的聚类中心，继续迭代。

在 predict 函数中，计算每个样本到聚类中心的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心，返回每个样本所属的聚类编号。

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import numpy as np class KMeans: def __init__(self, k=2, tolerance=0.0001, max_iterations=300): self.k = k self.tolerance = tolerance self.max_iterations = max_iterations def fit(self, data): self.centroids = {} # Initialize the centroids, the first 'k' data points in the dataset for i in range(self.k): self.centroids[i] = data[i] # Begin the iterations for i in range(self.max_iterations): self.classes = {} for j in range(self.k): self.classes[j] = [] # Find the distance between the point and cluster; choose the nearest centroid for point in data: distances = [np.linalg.norm(point - self.centroids[centroid]) for centroid in self.centroids] classification = distances.index(min(distances)) self.classes[classification].append(point) previous = dict(self.centroids) # Calculate the mean of the clusters to update the centroids for classification in self.classes: self.centroids[classification] = np.average(self.classes[classification], axis=0) # Check if converged is_converged = True for centroid in self.centroids: original_centroid = previous[centroid] curr_centroid = self.centroids[centroid] if np.sum((curr_centroid - original_centroid) / original_centroid * 100.0) > self.tolerance: is_converged = False # If converged, break out of the loop if is_converged: break解释具体代码含义

这段代码是 Python 语言中使用 NumPy 库实现的 K 均值聚类算法。`import numpy as np` 是导入 NumPy 库并将其重命名为 `np`，方便在代码中使用。`class KMeans` 是定义了一个 KMeans 类，用于实现 K 均值聚类算法。`__init__` 函数是类的构造函数，用于初始化类的属性，包括聚类数目 `k`，容忍度 `tolerance` 和最大迭代次数 `max_iterations`。`fit` 函数是实现 K 均值聚类算法的主要函数，会根据输入的数据集 `data` 进行迭代，计算出聚类中心点 `centroids`，直到达到容忍度或者最大迭代次数的限制。

def init_params(self, data): self.data = data self.n_dim = data.shape[1] self.n_sample = data.shape[0] ## 1.采用了Kmeans初始化 km = KMeans(self.n_class) km.fit(self.data) self.mus = [] for ind in range(self.n_class): self.mus.append(np.mean(self.data[km.labels_ == ind], axis=0)) self.vars = [] for ind in range(self.n_class): self.vars.append(np.cov(self.data[km.labels_ == ind], rowvar=False)) self.class_prob = np.random.rand(self.n_class) self.class_prob = self.class_prob / np.sum(self.class_prob)这段代码作用

这段代码实现了一个高斯混合模型（GMM）的参数初始化过程。GMM是一种用于聚类和密度估计的模型，它将数据看作是由多个高斯分布组成的混合体，每个高斯分布对应一个聚类中心。参数初始化过程中，该代码采用了Kmeans算法对数据进行聚类，得到了初步的聚类中心。然后，对于每个聚类中心，计算其对应的均值和协方差矩阵，作为GMM的初始参数。最后，随机生成每个高斯分布的权重，并对其进行归一化，得到每个高斯分布的先验概率，作为GMM的初始参数之一。