k-means聚类算法代码解释
时间: 2023-08-28 16:08:00 浏览: 60
k-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法,用于将数据集分成k个簇,每个簇包含最相似的数据点。下面是k-means聚类算法的代码解释:
1. 初始化k个中心点。k-means算法需要先指定簇的数量k,然后从数据集中随机选取k个数据点作为中心点。
2. 计算每个数据点到k个中心点的距离。对于每个数据点,计算它与k个中心点的距离,并将其归为距离最近的中心点所在的簇。
3. 更新每个簇的中心点。对于每个簇,计算它包含的所有数据点的平均值,将该平均值作为新的中心点。
4. 重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到最大迭代次数。
下面是Python实现k-means聚类算法的伪代码:
```
# X为数据集,k为簇的数量
def k_means(X, k):
# 初始化k个中心点
centers = random.sample(X, k)
while True:
# 计算每个数据点到k个中心点的距离
clusters = [[] for _ in range(k)]
for x in X:
distances = [distance(x, c) for c in centers]
cluster_index = distances.index(min(distances))
clusters[cluster_index].append(x)
# 更新每个簇的中心点
new_centers = []
for i in range(k):
if clusters[i]:
new_center = [sum(x) / len(clusters[i]) for x in zip(*clusters[i])]
new_centers.append(new_center)
else:
new_centers.append(centers[i])
# 如果簇的中心点不再改变,则结束迭代
if new_centers == centers:
break
else:
centers = new_centers
return clusters
```
其中,distance函数为计算两个数据点之间的欧几里得距离,zip(*clusters[i])为将簇中所有数据点的对应维度分别相加。
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