解释代码 centroids = randCent(dataSet, k) while clusterChange: clusterChange = False
时间: 2023-05-24 10:04:50 浏览: 61
代码首先使用函数 `randCent` 初始化聚类中心 `centroids`,并将布尔变量 `clusterChange` 初始化为 `False`。
接着,通过 `while` 循环实现迭代聚类的过程,该循环的条件为 `clusterChange` 为 `True`。
在每次迭代中,首先将 `clusterChange` 重置为 `False`,表示当前迭代没有发生任何聚类中心的变化。然后对数据集中每一个样本进行遍历,计算其与当前的聚类中心之间的距离,并将其归到距离最近的聚类中心所代表的簇中。如果在该过程中有任何一个样本的所属簇发生了变化,则将 `clusterChange` 设为 `True`,表示当前迭代发生了聚类中心的变化,需要进行下一轮迭代。
当 `clusterChange` 不再为 `True` 时,表示当前的聚类已经收敛,算法输出最终的聚类结果。
相关问题
解释代码def randCent(dataSet, k): m, n = dataSet.shape centroids = np.zeros((k, n)) for i in range(k): index = int(np.random.uniform(0, m)) # centroids[i, :] = dataSet[index, :] return centroids
这段代码定义了一个函数randCent,它有两个输入参数:dataSet和k。这个函数的作用是生成k个随机中心点,并将这些点存在centroids数组中。dataSet是一个矩阵,m是dataSet的行数,n是dataSet的列数。centroids数组是一个k行n列的全零矩阵,用来存储k个随机中心点。随机中心点是通过从0-m之间随机选择一个整数来确定dataSet中的某个点作为中心点的。该函数最后返回centroids数组。
解释代码distance = distEclud(centroids[j, :], dataSet[i, :])
这行代码的目的是计算数据集中第i个样本和聚类中心中第j个聚类中心之间的欧式距离(即欧几里德距离)。
其中,centroids是存储聚类中心的矩阵,其第j行表示第j个聚类中心的坐标;dataSet是存储数据集的矩阵,其第i行表示第i个样本的特征向量。
distEclud是一个自定义的函数,用于计算欧式距离,其输入参数是两个向量,输出值为它们之间的欧式距离。
因此,distance=distEclud(centroids[j,:],dataSet[i,:])的意义是:计算数据集中第i个样本与第j个聚类中心之间的欧式距离,并将该距离值赋给变量distance。
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