kmedoids算法python代码
时间: 2023-05-13 10:00:25 浏览: 384
kmedoids算法是一种基于距离度量的聚类算法,它的主要思想是不同聚类中心之间的距离最小并且数据点到它们所属的聚类中心的距离最小。在python中实现kmedoids算法需要用到一些基础库,如numpy和sklearn等,具体的代码实现如下。
1. 导入相关的库
```python
import numpy as np
from sklearn import datasets
```
2. 加载样本数据并进行预处理
```python
iris = datasets.load_iris()
data = iris.data
target = iris.target
```
3. 定义kmedoids算法的类
```python
class KMedoids:
def __init__(self, k=3, max_iter=100):
self.k = k
self.max_iter = max_iter
def euclidean_distance(self, x1, x2):
return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
def fit(self, X):
n_samples, n_features = X.shape
# 初始化聚类中心,从样本点中随机选取k个点作为聚类中心
centers = np.sort(np.random.choice(n_samples, self.k, replace=False))
medoids = X[centers]
# 迭代更新聚类
for i in range(self.max_iter):
# 计算每个样本点到每个聚类中心之间的距离
distances = np.zeros((n_samples, self.k))
for j in range(self.k):
distances[:, j] = np.apply_along_axis(self.euclidean_distance, 1, X, medoids[j])
# 找到距离每个聚类中心最近的点,作为新的聚类中心
closest_centroid = np.argmin(distances, axis=1)
for j in range(self.k):
medoids[j] = np.median(X[closest_centroid == j], axis=0)
self.medoids = medoids
self.labels = closest_centroid
return self
```
4. 加载数据并进行聚类
```python
kmedoids = KMedoids(k=3)
kmedoids.fit(data)
```
5. 输出聚类结果
```python
print(kmedoids.medoids)
print(kmedoids.labels)
```
kmedoids算法是基于距离的聚类算法,具有很高的可扩展性和准确性,在实际应用中被广泛使用。在python中实现kmedoids算法的代码实际上很简单,只需要使用一些基本的numpy和sklearn库就可以轻松地完成聚类任务。