kmeans++聚类算法python实现

时间: 2023-08-21 17:02:30 浏览: 127
K-Means聚类算法的Python实现可以参考之前您写的文章《Python实现K-Means聚类算法》。在这篇文章中,您介绍了改进版的K-Means聚类算法,即K-Means++算法。在该算法中,初始化聚类中心的过程如下所示: 1. 随机选择一个样本点作为第一个聚类中心。 2. 对每一个样本,找到最近的聚类中心点,并计算距离序列。 3. 将所有的最短距离相加,并乘以一个随机值。 4. 获得距离最远的样本点作为聚类中心点。 5. 重复步骤2-4,直到得到指定数量的聚类中心。 以上步骤可以用以下Python代码实现: ```python import numpy as np def get_cent(points, k): m, n = np.shape(points) cluster_centers = np.mat(np.zeros((k, n))) # 1、随机选择一个样本点作为第一个聚类中心 index = np.random.randint(0, m) cluster_centers = nearest(points[j, ], cluster_centers = np.copy(points[j, ]) break return cluster_centers ``` 这段代码中,`points`是样本集合,`k`是聚类中心的个数。函数`get_cent`返回初始化后的聚类中心。请注意,`nearest`函数在该代码段中并未给出,您可以根据具体情况自行实现。 总之,以上是K-Means聚类算法的Python实现,这个实现基于K-Means++算法,可以用于对数据进行聚类分析。希望对您有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python实现K-Means++聚类算法](https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/88381120)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [一种使用Python自实现KMeans++聚类算法的写法](https://blog.csdn.net/I_am_Tony_Stark/article/details/120929100)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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