k-means实现过程
时间: 2023-06-10 11:08:17 浏览: 56
k-means是一种聚类算法,可以将数据集分成k个簇,使得同一簇内的数据点之间的相似度较高,而不同簇之间的相似度较低。实现过程大致如下:
1. 随机选择k个数据点作为初始的簇中心。
2. 对于每个数据点,计算它与每个簇中心之间的距离,并将它分配到距离最近的簇中心所在的簇。
3. 对于每个簇,重新计算它的簇中心,即将所有簇中的数据点的坐标取平均值,得到新的簇中心。
4. 重复步骤2和步骤3,直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
具体实现中,可以采用以下代码实现:
```
# 定义k-means函数
def kmeans(X, k, max_iter):
# 随机选择k个数据点作为初始的簇中心
centroids = X[np.random.choice(len(X), k, replace=False)]
for i in range(max_iter):
# 分配每个数据点到最近的簇中心所在的簇
clusters = [[] for _ in range(k)]
for x in X:
distances = [np.linalg.norm(x - c) for c in centroids]
cluster_idx = np.argmin(distances)
clusters[cluster_idx].append(x)
# 重新计算每个簇的中心
new_centroids = []
for cluster in clusters:
new_centroids.append(np.mean(cluster, axis=0))
# 判断簇中心是否发生变化
if np.allclose(centroids, new_centroids):
break
centroids = new_centroids
return centroids, clusters
```
其中,X为数据集,k为簇的数量,max_iter为最大迭代次数。返回值为簇中心和每个簇中的数据点。
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