k-means聚类数量确定的python代码

以下是一个简单的 k-means 聚类数量确定的 Python 代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成随机数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=4, random_state=42)

# 通过肘部法则确定聚类数量
inertias = []
for k in range(1, 10):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(X)
    inertias.append(kmeans.inertia_)

# 绘制肘部法则图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(range(1, 10), inertias)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

这段代码生成了一个包含 100 个样本和 4 个中心的随机数据集，并使用肘部法则确定了最佳的聚类数量。

相关问题

K-Means聚类算法python实现代码

### 回答1：

K-Means聚类算法是一种用于对数据进行分组的机器学习算法，它可以帮助我们根据数据特征将相似的数据分为几类。Python实现K-Means聚类算法的代码大致如下：import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans# 加载数据
data = np.loadtxt("data.txt", delimiter=",")# 创建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)# 训练模型
kmeans.fit(data)# 聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_# 结果标签
labels = kmeans.labels_

### 回答2：
K-Means是一种常用的聚类算法，用于将数据集中的元素划分为K个不同的组或类。以下是K-Means聚类算法的Python实现代码示例：

import numpy as np

class KMeans:
    def __init__(self, k=2, max_iters=100):
        self.k = k
        self.max_iters = max_iters
        
    def fit(self, X):
        self.centroids = self._initialize_centroids(X)
        
        for _ in range(self.max_iters):
            clusters = [[] for _ in range(self.k)]
            
            # Assign each data point to the nearest centroid
            for xi in X:
                distances = [np.linalg.norm(xi - centroid) for centroid in self.centroids]
                cluster_index = np.argmin(distances)
                clusters[cluster_index].append(xi)
            
            # Update centroids
            prev_centroids = np.copy(self.centroids)
            for i in range(self.k):
                self.centroids[i] = np.mean(clusters[i], axis=0)
            
            # Break loop if centroids do not change
            if np.allclose(prev_centroids, self.centroids):
                break
        
    def predict(self, X):
        return [np.argmin([np.linalg.norm(xi - centroid) for centroid in self.centroids]) for xi in X]
    
    def _initialize_centroids(self, X):
        indices = np.random.choice(range(len(X)), size=self.k, replace=False)
        return X[indices]

以上代码实现了一个简单的K-Means聚类算法。`fit`方法用于训练模型，`predict`方法用于进行预测。在训练过程中，首先随机选择K个初始质心，然后迭代更新每个样本的簇分配，直到达到最大迭代次数或质心不再发生变化。最后，预测时根据最近的质心将新的样本点分配到对应的簇中。

请注意，这只是一个简单的K-Means实现，它可能不具有较强的鲁棒性和效率。实际应用中，可以考虑使用成熟的机器学习库中的K-Means实现，如Scikit-learn等。

### 回答3：
K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。下面是Python中实现K-Means聚类算法的代码示例：

import numpy as np

def kmeans(data, K, max_iters=100):
    # 随机初始化K个中心点
    centers = data[np.random.choice(range(len(data)), K, replace=False)]
    
    for _ in range(max_iters):
        # 计算每个样本与中心点的欧式距离
        dists = np.linalg.norm(data[:,:,np.newaxis] - centers.T[np.newaxis,:,:], axis=1)
        
        # 根据距离将样本分配到最近的簇
        labels = np.argmin(dists, axis=1)
        
        # 更新每个簇的中心点为该簇所有样本的平均值
        centers_new = np.array([data[labels == k].mean(axis=0) for k in range(K)])
        
        # 判断中心点是否稳定不变，若不变则停止迭代
        if np.all(centers == centers_new):
            break
        
        centers = centers_new
    
    return labels, centers

# 测试数据
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 调用K-Means算法进行聚类
labels, centers = kmeans(data, K=2)

# 打印聚类结果
print("聚类结果：", labels)
print("聚类中心点：", centers)

上述代码实现了K-Means聚类算法，其中`data`表示输入的数据集，`K`表示要划分的簇的数量。`kmeans`函数使用随机初始化的中心点，迭代计算样本与中心点的距离，并将样本分配到最近的簇。然后更新每个簇的中心点为该簇所有样本的平均值，直到中心点不再改变或达到最大迭代次数为止。最后返回每个样本所属的簇以及最终的中心点。

k-means聚类算法代码python

以下是Python中的k-means聚类算法示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def kmeans(X, K, max_iters):
    centroids = X[np.random.choice(len(X), K, replace=False)]
    for i in range(max_iters):
        # 计算每个点属于哪个簇
        C = np.argmin(np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)), axis=0)
        # 重新计算簇中心点
        centroids = np.array([X[C == k].mean(axis=0) for k in range(K)])
    return C, centroids

# 生成数据
np.random.seed(42)
X = np.random.randn(50, 2)

# 聚类
C, centroids = kmeans(X, K=3, max_iters=100)

# 可视化
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=C)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='X', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()

说明：

- `X`：需要聚类的数据，每一行代表一个样本；
- `K`：簇的数量；
- `max_iters`：最大迭代次数；
- `centroids`：簇中心点；
- `C`：每个点属于的簇的索引。