kmeans++聚类算法python实现

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:

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%"]
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