k-means++源码

你可以在以下位置找到K-means算法的源代码：

1. GitHub：许多开源项目在GitHub上提供了K-means算法的实现。你可以在搜索栏中输入"K-means"来查找相关的代码库。一些流行的代码库包括scikit-learn、numpy和tensorflow。

2. Kaggle：Kaggle是一个数据科学竞赛平台，它提供了许多开源项目和数据集。你可以在Kaggle上搜索"K-means"来查找相关的代码笔记本。

3. CSDN：CSDN是一个程序员社区，在该平台上，你可以找到许多开发者分享的K-means算法的实现代码。

请注意，根据你的具体需求和使用环境，选择适合自己的代码库和资源。

相关问题

k-means聚类算法在线学习源码

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据分成不同的簇。它通过计算数据点与各个簇中心之间的距离，并将数据点分配到距离最近的簇中心，不断地更新簇中心的位置，直到达到收敛。

针对在线学习的需求，可以参考以下实现思路：

1. 初始化簇中心：随机选择k个数据点作为初始簇中心。

2. 随机选择一个新的数据点，并计算该数据点与所有簇中心的距离。

3. 将新的数据点分配到距离最近的簇中心。

4. 更新簇中心的位置：对于每个簇，计算该簇中所有数据点的平均值，将该平均值作为新的簇中心。

5. 重复第2-4步，直到达到收敛条件，如达到指定的迭代次数或簇中心的变化小于阈值。

基于以上思路，可以使用Python编写在线学习的K-means聚类算法的源码。具体实现如下：

import numpy as np

class KMeans:
    def __init__(self, k, max_iter=100, tol=1e-4):
        self.k = k
        self.max_iter = max_iter
        self.tol = tol
    
    def fit(self, X):
        # 初始化簇中心
        self.centroids = X[np.random.choice(range(X.shape[0]), self.k, replace=False)]
        
        for _ in range(self.max_iter):
            # 分配数据点到簇中心
            labels = self.assign_labels(X)
            
            # 更新簇中心的位置
            new_centroids = self.update_centroids(X, labels)
            
            # 判断簇中心的变化是否小于阈值
            if np.linalg.norm(new_centroids - self.centroids) < self.tol:
                break
            
            self.centroids = new_centroids
    
    def assign_labels(self, X):
        distances = np.sqrt(((X[:, np.newaxis] - self.centroids) ** 2).sum(axis=2))
        return np.argmin(distances, axis=1)
    
    def update_centroids(self, X, labels):
        new_centroids = np.zeros_like(self.centroids)
        for i in range(self.k):
            new_centroids[i] = X[labels == i].mean(axis=0)
        return new_centroids

以上是一个简单的在线学习的K-means聚类算法的源码，可以根据实际需求进行适当修改和拓展，例如添加更复杂的初始簇中心选择方法或调整更新簇中心的策略。

python k-means

Python中的K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集分成K个不同的群组。它的实现步骤如下：

1. 导入所需的库和数据集，例如使用scikit-learn的KMeans类和datasets模块来加载数据集。
2. 准备数据集，将其存储在变量x中。
3. 创建一个KMeans对象，指定所需的聚类中心数K。
4. 使用.fit()方法对数据进行聚类，这将根据数据集中的特征计算出最佳的聚类中心，并将每个数据点分配到相应的群组。
5. 使用.predict()方法来预测新的数据点所属的群组。
6. 打印预测值和真实值，以便进行比较。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Python实现K-means算法并进行聚类分析：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets
import numpy as np

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target

# 创建KMeans对象并进行聚类
clf = KMeans(n_clusters=3)
model = clf.fit(x)

# 预测值
predicted = model.predict(x)
print("预测值:", predicted)

# 真实值
print("真实值:", y)

这段代码使用sklearn库中的KMeans类对鸢尾花数据集进行聚类，将数据分成3个不同的群组，并打印出预测值和真实值进行比较。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【机器学习】K-means算法Python实现教程](https://blog.csdn.net/mkr67n/article/details/125777929)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python k-means聚类算法 物流分配预测实战（超详细，附源码）](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/126953494)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]