约束种子k均值 python

约束种子k均值是一个常用的聚类算法，它的主要思想是在k-means算法的基础上增加了“约束种子”的概念，即在聚类过程中，指定一些数据点为种子点，确保这些点一定会被分配到对应的簇中。

在Python中，可以使用第三方库scikit-learn实现约束种子k均值算法。下面是一个简单的例子：

from sklearn.cluster import SpectralClustering
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(50, 2)

# 约束种子
seeds = [0, 10, 20]

# 构建模型
model = SpectralClustering(n_clusters=len(seeds), n_init=1, affinity='nearest_neighbors', assign_labels='discretize', random_state=0)

# 训练模型
model.fit(X)

# 输出结果
print(model.labels_)

在上面的例子中，我们使用SpectralClustering类来实现约束种子k均值算法，其中参数n_clusters指定簇的数量，seeds指定约束种子的数据点，affinity和assign_labels指定相应的算法参数。最后，我们可以通过model.labels_获取每个数据点所属的簇的标签。

相关问题

k均值聚类 python

k均值聚类是一种常见的无监督学习算法，可以将数据集划分为k个簇，每个簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的相似度较低。在Python中，可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现k均值聚类。

以下是一个简单的k均值聚类的Python示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 创建KMeans模型并拟合数据
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 输出每个数据点所属的簇
print(kmeans.labels_)

k均值算法python

以下是使用Python实现k均值算法的示例代码：

from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算两个向量之间的欧氏距离
def euclDistance(vector1, vector2):
    return sqrt(sum(power(vector2 - vector1, 2)))

# 初始化数据的质心，k表示簇的个数
def initCentroids(dataSet, k):
    numSamples, dim = dataSet.shape
    centroids = zeros((k, dim))
    for i in range(k):
        index = int(random.uniform(0, numSamples))
        centroids[i, :] = dataSet[index, :]
    return centroids

# k均值聚类算法
def kMeans(dataSet, k):
    numSamples = dataSet.shape[0]
    # 第一列存储该样本属于哪个簇，第二列存储该样本距离所属簇的距离
    clusterAssment = mat(zeros((numSamples, 2)))
    clusterChanged = True

    # 初始化质心
    centroids = initCentroids(dataSet, k)

    while clusterChanged:
        clusterChanged = False
        # 遍历每个样本
        for i in range(numSamples):
            minDist = 100000.0
            minIndex = 0
            # 遍历每个质心
            for j in range(k):
                distance = euclDistance(centroids[j, :], dataSet[i, :])
                if distance < minDist:
                    minDist = distance
                    minIndex = j
            # 如果该样本所属的簇发生了变化
            if clusterAssment[i, 0] != minIndex:
                clusterChanged = True
                clusterAssment[i, :] = minIndex, minDist ** 2

        # 更新质心
        for j in range(k):
            pointsInCluster = dataSet[nonzero(clusterAssment[:, 0].A == j)[0]]
            centroids[j, :] = mean(pointsInCluster, axis=0)

    print('Cluster complete!')
    return centroids, clusterAssment

# 可视化聚类结果
def showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment):
    numSamples, dim = dataSet.shape
    if dim != 2:
        print("Sorry! I can not draw because the dimension of your data is not 2!")
        return 1

    # 用不同颜色和标记绘制每个簇的点
    mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr']
    for i in range(numSamples):
        markIndex = int(clusterAssment[i, 0])
        plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex])

    # 用不同颜色和标记绘制质心
    mark = ['*r', '*b', '*g', '*k', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']
    for i in range(k):
        plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i], markersize=20)

    plt.show()

# 测试
if __name__ == '__main__':
    # 生成测试数据
    dataMat = mat(random.rand(100, 2))
    # 聚类个数为4
    k = 4
    # 运行k均值聚类算法
    centroids, clusterAssment = kMeans(dataMat, k)
    # 可视化聚类结果
    showCluster(dataMat, k, centroids, clusterAssment)