用python写一个K-means聚类

算法的代码。

很高兴回答你的问题。以下是用 Python 编写 K-means 聚类算法的代码：

import numpy as np

def kmeans(X, k, max_iters=100):
    # 随机初始化 k 个聚类中心
    centroids = X[np.random.choice(len(X), k, replace=False)]
    
    for i in range(max_iters):
        # 计算每个样本点到聚类中心的距离
        distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
        
        # 将每个样本点分配到距离最近的聚类中心
        labels = np.argmin(distances, axis=)
        
        # 更新聚类中心的位置
        for j in range(k):
            centroids[j] = X[labels == j].mean(axis=)
    
    return labels, centroids

希望这个代码能够帮助你实现 K-means 聚类算法。

相关问题

python 读取csv文件 k-means聚类 可视化

好的，您的问题是如何使用 Python 读取 csv 文件、对数据进行 k-means 聚类，并将聚类结果进行可视化。

首先，您可以使用 Python 内置的 csv 模块来读取 csv 文件。以下是一个读取 csv 文件并将其转换为列表的示例代码：

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = list(reader)

接下来，您可以使用 sklearn 库中的 KMeans 类来对数据进行聚类。以下是一个使用 KMeans 进行聚类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 将数据转换为 NumPy 数组
X = np.array(data)

# 对数据进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

最后，您可以使用 matplotlib 库将聚类结果进行可视化。以下是一个将聚类结果可视化的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')

# 绘制聚类中心
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='black', marker='x')

# 显示图形
plt.show()

综上所述，您可以使用 csv、sklearn 和 matplotlib 库来读取 csv 文件、对数据进行 k-means 聚类，并将聚类结果进行可视化。

使用python实现7类k-means聚类算法,并绘画出来

要实现7类k-means聚类算法并绘制出来，你可以使用以下代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0],
              [2, 2], [3, 2], [3, 3],
              [5, 5], [5, 6], [6, 6]])

# 创建k-means模型，并设置聚类中心数量为7
kmeans = KMeans(n_clusters=7)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类中心
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(cluster_centers[:, 0], cluster_centers[:, 1], marker='x', color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('k-means Clustering')
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含12个样本的数据集，并使用KMeans类训练了一个k-means模型。我们将聚类中心数量设置为7，并使用labels_属性获取每个样本的聚类结果。然后，我们使用Matplotlib库绘制了聚类结果，将每个样本按照其所属的聚类标签进行颜色标记，并绘制了聚类中心。最后，我们使用xlabel、ylabel和title函数设置了坐标轴标签和标题，并使用show函数显示图形。