请不要直接调用函数,需要使用python代码实现k均值聚类的底层逻辑
时间: 2024-09-15 13:14:10 浏览: 36
K-means算法是一种常用的无监督机器学习方法,用于数据集的分群。其基本步骤包括初始化质心、分配样本到最近的质心、更新质心位置,然后再次分配,直到达到收敛条件(如质心不再改变)。这里是一个简单的Python实现,使用numpy库:
```python
import numpy as np
def kmeans(data, k, max_iters=100, tol=1e-4):
# 随机选择初始质心
centroids = random.sample(list(data), k)
for _ in range(max_iters):
# 将所有数据点分配到离它最近的质心组
clusters = assign_clusters(data, centroids)
# 计算新的质心位置
new_centroids = update_centroids(data, clusters, k)
# 如果新旧质心足够接近,则停止迭代
if np.linalg.norm(new_centroids - centroids) < tol:
break
else:
centroids = new_centroids
return clusters, centroids
# 分配每个数据点到最接近的质心
def assign_clusters(points, centroids):
distances = np.linalg.norm(points[:, np.newaxis] - centroids, axis=-1)
return np.argmin(distances, axis=0)
# 更新每个簇的新质心
def update_centroids(data, clusters, k):
new_centroids = {i: [] for i in range(k)}
for cluster in set(clusters):
points_in_cluster = data[clusters == cluster]
new_centroids[cluster] = points_in_cluster.mean(axis=0)
return list(new_centroids.values())
# 示例用法
data = np.random.rand(100, 2) # 假设我们有一些二维随机数据
k = 3 # 我们想要分成3类
clusters, centroids = kmeans(data, k)
```