刚才那个代码使用IIC重新编写
时间: 2023-06-18 09:02:20 浏览: 55
好的,那么使用IIC重新编写的代码如下所示:
```
import numpy as np
def iic(x, y, k=2, niter=10, lr=0.1):
"""
IIC算法实现。
参数:
x:形如(n_samples, n_features)的数据矩阵。
y:形如(n_samples,)的标签向量。
k:聚类中心数量。
niter:迭代次数。
lr:学习率。
返回:
形如(n_samples, k)的矩阵,每一行表示对应样本的聚类中心概率分布。
"""
n_samples, n_features = x.shape
# 初始化聚类中心
centers = np.random.randn(k, n_features)
# 迭代
for i in range(niter):
# 计算每个样本属于每个聚类中心的概率
d = np.sqrt(((x[:, np.newaxis, :] - centers) ** 2).sum(axis=2))
p = np.exp(-d ** 2).T / np.exp(-d ** 2).sum(axis=1)
p = p.T
# 更新聚类中心
for j in range(k):
centers[j] += lr * ((p[:, j] ** 2).sum() * x.T - (p[:, j] ** 2)[:, np.newaxis] * centers[j])
# 计算每个样本属于每个聚类中心的概率
d = np.sqrt(((x[:, np.newaxis, :] - centers) ** 2).sum(axis=2))
p = np.exp(-d ** 2).T / np.exp(-d ** 2).sum(axis=1)
p = p.T
return p
```
这段代码使用了向量化运算,可以大大提高计算效率。另外,为了使聚类中心更容易收敛到全局最优解,我们使用了概率分布平方的加权平均来更新聚类中心。