np.sqrt(((X - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
时间: 2024-06-02 20:08:36 浏览: 10
这段代码是用来计算每个数据点与聚类中心的欧几里得距离的。具体来说,它的输入是一个二维的数据矩阵 X 和一个一维的聚类中心数组 centers,输出是一个二维矩阵,其中第 i 行第 j 列的元素表示第 i 个数据点与第 j 个聚类中心的欧几里得距离。
这段代码的实现方式是,首先将每个数据点在第二个维度上扩展一维,使其变成一个三维矩阵。然后计算每个数据点与每个聚类中心的欧几里得距离,即计算三维矩阵中每个元素的欧几里得距离。最后在第三个维度上求和,得到一个二维矩阵,即每个数据点与每个聚类中心的欧几里得距离。这里使用了 numpy 的广播机制,使得代码非常简洁高效。
相关问题
distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
这行代码是计算数据集中每个数据点与聚类中心之间的距离。具体来说,它首先将数据集和聚类中心沿着轴1进行广播,得到一个形状为(k, n, d)的数组,其中k是聚类中心的数量,n是数据集中数据点的数量,d是每个数据点的维度。然后,它计算每个数据点与每个聚类中心之间的欧几里得距离,并将结果存储在一个形状为(k, n)的数组中。最后,它返回这个数组。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def kmeans(data, k): # 手动指定聚类中心 centers = np.array([[21.0, 1.0], [-1.0, 20.0], [0.0, 0.0],[-1.0, -8.0]]) # 记录每个数据点所属的簇 clusters = np.zeros(len(data)) # 聚类迭代次数 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个数据点到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇 clusters = np.argmin(distances, axis=0) # 更新聚类中心 for j in range(k): centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0) return clusters, centers # 生成数据集 data = pd.read_excel('allindex2.xlsx') # 聚类 clusters, centers = kmeans(data, 4) # 绘制结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r') plt.show()ValueError: Unable to coerce to Series/DataFrame, dimension must be <= 2: (4, 1, 2)
这个错误是因为在绘制散点图时,使用了一个二维的数据集,而数据集实际上是三维的。这是因为在 `kmeans` 函数中,我们使用了一个三维的数组来存储数据点的坐标,其中第一维是数据点的编号,第二维和第三维是数据点的坐标。
要解决这个问题,我们需要在调用 `plt.scatter` 函数时,只传入前两维的数据。具体来说,可以使用 `data[:, 0]` 和 `data[:, 1]` 来分别表示数据点的 x 坐标和 y 坐标,然后将它们传递给 `plt.scatter` 函数即可。修改后的代码如下所示:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
def kmeans(data, k):
# 手动指定聚类中心
centers = np.array([[21.0, 1.0], [-1.0, 20.0], [0.0, 0.0],[-1.0, -8.0]])
# 记录每个数据点所属的簇
clusters = np.zeros(len(data))
# 聚类迭代次数
max_iter = 100
for i in range(max_iter):
# 计算每个数据点到聚类中心的距离
distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇
clusters = np.argmin(distances, axis=0)
# 更新聚类中心
for j in range(k):
centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0)
return clusters, centers
# 生成数据集
data = pd.read_excel('allindex2.xlsx').values
# 聚类
clusters, centers = kmeans(data, 4)
# 绘制结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()
```
这样就可以正确绘制出散点图了。
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