编写一个用于划分的kmeans算法
时间: 2024-03-24 13:39:44 浏览: 18
好的,下面是一个简单的kmeans算法的实现:
```python
import numpy as np
def kmeans(X, k, max_iters=100):
# X: 数据集,每行是一个向量
# k: 聚类簇数
# max_iters: 最大迭代次数
m, n = X.shape # 数据集大小
centroids = X[np.random.choice(m, k)] # 随机初始化聚类中心
for i in range(max_iters):
# 计算每个样本对应的聚类中心
distances = np.sqrt(np.sum((X - centroids[:, np.newaxis])**2, axis=2))
labels = np.argmin(distances, axis=0)
# 更新聚类中心
for j in range(k):
centroids[j] = np.mean(X[labels == j], axis=0)
return labels, centroids
```
这个算法接受一个数据集 `X`,一个聚类簇数 `k` 和一个最大迭代次数 `max_iters`。它首先随机初始化聚类中心,然后重复以下步骤直到达到最大迭代次数:
1. 计算每个样本到各个聚类中心的距离,将每个样本分配给距离最近的聚类中心。
2. 更新聚类中心为每个聚类的平均值。
最后算法返回一个向量 `labels`,其中每个元素是对应样本所属的聚类编号,以及一个矩阵 `centroids`,其中每行是一个聚类中心的坐标。
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