用python 实现K-means聚类

时间: 2023-03-19 09:22:09 浏览: 39
K-means 聚类是一种无监督学习算法，用于将一组数据点分成 K 个类别。下面是用 Python 实现 K-means 聚类的基本步骤： 1. 导入所需的库 ```python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans ``` 2. 准备数据集 ```python data = np.array([ [1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0] ]) ``` 3. 初始化 KMeans 对象 ```python kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0) ``` 4. 训练模型 ```python kmeans.fit(data) ``` 5. 获取聚类结果 ```python labels = kmeans.labels_ ``` 6. 获取聚类中心 ```python centroids = kmeans.cluster_centers_ ``` 7. 可视化聚类结果 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=labels) plt.scatter(centroids[:,0], centroids[:,1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r') plt.show() ``` 上述代码将数据集分为 2 个类别，并用红色叉号表示聚类中心。

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python基于K-means聚类算法的图像分割

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使用python实现k-means聚类算法

k-means聚类算法是一种基于类中心的聚类方法。在python中，可以使用Scikit-learn库中的KMeans类来实现k-means聚类。下面是一个简单的示例代码： from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 创建样本数据 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) # 创建k-means模型，并设置聚类中心数量为2 kmeans = KMeans(n_clusters=2) # 训练模型 kmeans.fit(X) # 获取聚类结果 labels = kmeans.labels_ # 获取聚类中心 cluster_centers = kmeans.cluster_centers_ # 打印结果 print("Labels:", labels) print("Cluster Centers:", cluster_centers) 在这个示例中，我们创建了一个样本数据，并使用KMeans类训练了一个k-means模型。然后我们使用labels_属性获取每个样本的聚类结果，并使用cluster_centers_属性获取聚类中心。

用python实现K-means聚类算法

好的，以下是用Python实现K-means聚类算法的代码： python import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) class KMeans: def __init__(self, k=5, max_iters=100, plot_steps=False): self.k = k self.max_iters = max_iters self.plot_steps = plot_steps # list of sample indices for each cluster self.clusters = [[] for _ in range(self.k)] # mean feature vector for each cluster self.centroids = [] def predict(self, X): self.X = X self.n_samples, self.n_features = X.shape # initialize centroids random_sample_idxs = np.random.choice(self.n_samples, self.k, replace=False) self.centroids = [self.X[idx] for idx in random_sample_idxs] # optimization loop for _ in range(self.max_iters): # update clusters self.clusters = self._create_clusters(self.centroids) if self.plot_steps: self.plot() # update centroids centroids_old = self.centroids.copy() self.centroids = self._get_centroids(self.clusters) # check if converged if self._is_converged(centroids_old, self.centroids): break if self.plot_steps: self.plot() # return cluster labels return self._get_cluster_labels(self.clusters) def _get_cluster_labels(self, clusters): labels = np.empty(self.n_samples) for cluster_idx, cluster in enumerate(clusters): for sample_idx in cluster: labels[sample_idx] = cluster_idx return labels def _create_clusters(self, centroids): clusters = [[] for _ in range(self.k)] for idx, sample in enumerate(self.X): centroid_idx = self._closest_centroid(sample, centroids) clusters[centroid_idx].append(idx) return clusters def _closest_centroid(self, sample, centroids): distances = [euclidean_distance(sample, point) for point in centroids] closest_idx = np.argmin(distances) return closest_idx def _get_centroids(self, clusters): centroids = np.zeros((self.k, self.n_features)) for cluster_idx, cluster in enumerate(clusters): cluster_mean = np.mean(self.X[cluster], axis=0) centroids[cluster_idx] = cluster_mean return centroids def _is_converged(self, centroids_old, centroids): distances = [euclidean_distance(centroids_old[i], centroids[i]) for i in range(self.k)] return np.sum(distances) == 0 def plot(self): fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) for i, index in enumerate(self.clusters): point = self.X[index].T ax.scatter(*point) for point in self.centroids: ax.scatter(*point, marker="x", color='black', linewidth=2) plt.show() 这里我们先定义了一个 euclidean_distance 函数来计算两个样本之间的欧几里得距离。然后定义了 KMeans 类，其中我们定义了聚类数、最大迭代次数和是否绘制聚类步骤的标志。在 predict 方法中进行了优化迭代，首先初始化聚类中心，然后根据聚类中心更新聚类并更新聚类中心，直到算法收敛或达到最大迭代次数。最后返回聚类标签。在 _create_clusters 方法中，我们根据每个样本到聚类中心的距离将其分配到相应的聚类中。在 _get_centroids 方法中，我们计算每个聚类的平均特征向量，并返回平均特征向量作为聚类中心。在 _is_converged 方法中，我们使用欧几里得距离判断算法是否收敛。最后，我们在 plot 方法中绘制了每个聚类的数据点和聚类中心。

python实现k-means聚类算法

### 回答1： K-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成k个不同的簇。Python中可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现K-means聚类算法。具体步骤如下： 1. 导入KMeans类和数据集 python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs 2. 生成数据集 python X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=42) 3. 创建KMeans对象并进行拟合 python kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans.fit(X) 4. 获取聚类结果 python labels = kmeans.labels_ 5. 可视化聚类结果 python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X[:, ], X[:, 1], c=labels) plt.show() 以上就是Python实现K-means聚类算法的基本步骤。 ### 回答2： K-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，它将n个样本分成k个簇，每个簇对应着一些数据点，使得同一簇内的数据点之间的相似度尽可能高，而不同簇的数据点之间的相似度尽可能低。Python是一种广泛使用的编程语言，也是进行K-means聚类的好选择。 以下是Python实现K-means聚类算法的步骤： 1. 导入数据集：将要聚类的数据集导入，可以是csv文件或者Excel文件，也可以是Python中自带的sklearn.datasets等数据集模块中的数据集。 2. 选择K值：决定将数据分成几个簇。可以通过手肘法或者轮廓系数法找到最优的K值，手肘法就是将数据集按照K值分割成K个簇并计算每个簇的误差平方和，一般来说误差平方和随簇数量的增加而减小，随着簇数量增加，在某个点后，曲线的下降趋势会减缓。轮廓系数法可以直观地描述每个数据点与其所处簇的相似程度和不同簇的相似程度，即同一簇内的相似度高，与其他簇的相似度低。 3. 初始化聚类中心：从数据集中随机选择K个点作为聚类中心。 4. 簇分配：对于每个数据点，计算其与每个聚类中心的距离，将其分配到距离最近的簇中。 5. 聚类中心更新：重新计算每个簇的聚类中心，即将簇内所有数据点的坐标进行平均，得到新的聚类中心。 6. 重复步骤4-5，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。 7. 输出簇：输出每个簇包含的数据点。 Python实现K-means聚类算法的示例代码： python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成数据集 X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, random_state=42) # 初始化KMeans聚类模型 model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X) # 输出每个簇的聚类中心坐标 print("Cluster centers:", model.cluster_centers_) # 输出每个数据点所属的簇 print("Cluster labels:", model.labels_) 以上就是Python实现K-means聚类算法的基本步骤和示例代码。在实际应用中，我们可以根据数据集的特点和需求对算法进行改进和优化，使得聚类效果更加准确和高效。 ### 回答3： K-means聚类算法是机器学习中常用的无监督学习方法之一，可以将一组数据集划分为K个簇（cluster），簇与簇之间的差异最小。Python提供了很多库，如sklearn、scipy.cluster.vq、numpy等可以实现K-means聚类算法，这里以sklearn库为例进行讲解。 首先，需要导入sklearn库中的KMeans模块，代码如下： from sklearn.cluster import KMeans 接着，需要确定K值，即簇的数量。可以通过手肘法（Elbow Method）来选择最优K值。手肘法是通过绘制不同K值对应的聚类误差值（即SSE，Sum of Squared Errors）与K值的折线图，确定最优的K值。代码如下： import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial.distance import cdist import numpy as np # 生成数据集 X = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(100, 2)) # 计算不同K值对应的SSE K_range = range(1, 10) sse = [] for k in K_range: kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X) sse.append(sum(np.min(cdist(X, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / X.shape[0]) # 绘制折线图 plt.plot(K_range, sse, 'bx-') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('SSE') plt.title('Elbow Method For Optimal k') plt.show() 在绘制的折线图中，选择拐点处的K值作为最优的簇数。 选择完簇数后，就可以利用KMeans模块进行聚类了。代码如下： # 将数据集聚类为3个簇 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 绘制聚类结果图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x', color='black', s=100, linewidths=3) plt.title('K-means Clustering') plt.show() 其中，kmeans.labels_为数据点所被聚到的簇的标号，kmeans.cluster_centers_为聚类中心。 以上就是利用Python实现K-means聚类算法的基本步骤，通过手肘法选择最优簇数，然后利用KMeans模块进行聚类，最后绘制聚类结果图。
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Python——K-means聚类分析及其结果可视化

K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。 1 聚类算法 科学计算中的聚类方法 方法名称 参数 可伸缩性 用例 几何形状（使用的指标） K-Means number of ...

使用Python代码实现K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种常见的无监督机器学习算法，可用于将数据点分为不同的群组。以下是使用Python代码实现K-means聚类算法的步骤： 1. 导入必要的库 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans 2. 生成随机数据 python X = -2 * np.random.rand(100, 2) X1 = 1 + 2 * np.random.rand(50, 2) X[50:100, :] = X1 3. 初始化K-means模型 python kmeans = KMeans(n_clusters=2) 4. 拟合数据 python kmeans.fit(X) 5. 预测类别 python y_pred = kmeans.predict(X) 6. 可视化结果 python plt.scatter(X[y_pred == 0, 0], X[y_pred == 0, 1], s = 50, c = 'red', label = 'Cluster 1') plt.scatter(X[y_pred == 1, 0], X[y_pred == 1, 1], s = 50, c = 'blue', label = 'Cluster 2') plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s = 100, c = 'black', label = 'Centroids') plt.title('K-means Clustering') plt.legend() plt.show() 以上就是使用Python代码实现K-means聚类算法的步骤。

python实现k-means聚类分析

K-means聚类是一种无监督学习方法，可以将数据集分成多个类别，并最小化类别内的方差。Python是一种功能强大的编程语言，可以轻松实现K-means聚类分析。 实现K-means聚类分析的第一步是准备数据集。通常，数据集是包含多个样本的矩阵，每个样本包含多个特征。例如，可以使用Python中的NumPy库创建一个包含样本的矩阵： import numpy as np X = np.array([ [1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11] ]) 在这个例子中，我们有6个样本，每个样本包含2个特征。 接下来，我们需要初始化K个质心，这些质心可以随机选择，也可以根据业务需求选择。例如，我们可以使用以下代码随机初始化质心： K = 2 centroids = np.zeros((K, X.shape[1])) for i in range(K): centroids[i] = X[np.random.randint(0, X.shape[0])] 现在，我们已经准备好实现K-means聚类。该算法的流程如下： 1. 初始化K个质心 2. 将样本分配给最近的质心 3. 根据分配的样本重新计算质心 4. 重复步骤2和3，直到收敛（质心不再改变） 实现这个算法的Python代码如下： for i in range(100): # 分配样本到最近的质心 distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - centroids, axis=2) labels = np.argmin(distances, axis=1) # 重新计算质心 for j in range(K): centroids[j] = np.mean(X[labels == j], axis=0) # 判断是否收敛 if np.all(old_centroids == centroids): break old_centroids = centroids.copy() 在这段代码中，我们执行了100次循环，直到质心不再改变或达到最大循环次数。在每次循环中，我们计算每个样本与每个质心的距离，并将样本分配给最近的质心。然后，我们重新计算质心并检查质心是否发生变化。最后，我们输出每个样本的标签，并将它们分配到它们所属的类别中。 以上便是Python实现K-means聚类分析的具体步骤和代码示例。

Python实现K-Means聚类实例

以下是Python实现K-Means聚类的代码示例： python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 生成数据点 X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]]) # 设定初始聚类中心 centroids = np.array([[1, 0.6], [1.5, 1.8], [5, 8]]) # 定义距离函数 def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2)) # 定义K-Means函数 def k_means(X, k=3, max_iters=100): # 随机初始化聚类中心 idx = np.random.choice(len(X), k, replace=False) centroids = X[idx] # 迭代更新聚类中心 for i in range(max_iters): # 分配数据点到最近的聚类中心 clusters = [[] for _ in range(k)] for x in X: distances = [euclidean_distance(x, c) for c in centroids] cluster_idx = np.argmin(distances) clusters[cluster_idx].append(x) # 计算新的聚类中心 new_centroids = [] for c in clusters: mean = np.mean(c, axis=0) new_centroids.append(mean) new_centroids = np.array(new_centroids) # 判断是否收敛 if np.all(centroids == new_centroids): break centroids = new_centroids return centroids, clusters # 调用K-Means函数 centroids, clusters = k_means(X, k=3) # 可视化聚类结果 colors = ['r', 'g', 'b'] for i, c in enumerate(clusters): for x in c: plt.scatter(x[0], x[1], color=colors[i]) plt.scatter(centroids[:,0], centroids[:,1], marker='*', s=200, color='black') plt.show() 运行上述代码，可以得到类似于以下图像的聚类结果： ![K-Means聚类结果](https://img-blog.csdn.net/20180721090548206?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JqMjM4NzA1MjYwNjg=//font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)

PythonK-means聚类

K-means聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据点分为不同的簇。 Python中有许多库可以实现K-means聚类，包括scikit-learn、numpy和pandas等。 以下是一个使用scikit-learn库实现K-means聚类的示例代码： python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成样本数据 X = np.random.rand(100, 2) # 定义聚类器并拟合数据 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 打印聚类结果 print(kmeans.labels_) 在上面的代码中，我们首先生成了100个二维随机数据点，然后定义了一个KMeans聚类器，并将其拟合到数据集上。最后，我们打印了每个数据点的聚类标签。 K-means聚类是一种迭代算法，它将数据点分配到最近的簇，并计算每个簇的中心点。然后，它将每个数据点重新分配到最接近的中心点，直到收敛为止。在上述代码中，我们设置了3个簇，并使用随机种子来确保结果的可重复性。
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python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)

　1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。 ​　2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练...

python实现k-means聚类分析代码

好的，下面是Python实现K-means聚类分析的代码： python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # 生成数据 X = np.random.rand(100, 2) # 调用KMeans函数 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 输出聚类结果 print(kmeans.labels_) 其中，n_clusters参数表示要将数据分成几个簇，random_state参数表示随机数种子，可用于重复实验结果。聚类结果通过labels_属性获得，它是一个长度为数据样本数的数组，表示每个样本所属的簇的标签。

使用python使用k-means聚类方法提取三维图像阈值

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，可以用于图像分割、图像压缩、图像检索等领域。在图像分割中，可以将像素按照它们的相似程度分成若干个类别，然后对每个类别进行处理。下面是使用Python实现K-means聚类算法的步骤，以提取三维图像阈值为例： 1.导入必要的库和模块 python import numpy as np import cv2 from sklearn.cluster import KMeans 2.读取三维图像数据 python img = cv2.imread('image.png') 3.将三维图像数据转换为二维数据 python data = img.reshape((-1,3)) 4.使用K-means聚类算法将数据分成若干个类别 python kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data) 5.获取聚类结果 python labels = kmeans.labels_ 6.根据聚类结果将原始图像进行分割 python segmented_data = np.zeros_like(data) for i, label in enumerate(labels): segmented_data[i] = kmeans.cluster_centers_[label] segmented_img = segmented_data.reshape(img.shape) 7.将分割后的图像转换为灰度图像，并进行阈值处理 python gray_img = cv2.cvtColor(segmented_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 8.显示阈值处理后的图像 python cv2.imshow('Threshold Image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 以上是使用Python实现K-means聚类算法提取三维图像阈值的步骤，其中参数n_clusters可以根据需要进行调整。

python k-means 聚类分析

聚类分析是一种无监督学习方法，K-means是其中一种常见的聚类算法。在Python中，可以使用多个库来进行K-means聚类分析，其中最常用的是scikit-learn和K-means++。 下面是一个使用scikit-learn库进行K-means聚类分析的示例代码： python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) # 创建KMeans对象，指定簇的数量为k k = 3 kmeans = KMeans(n_clusters=k) # 用数据训练模型 kmeans.fit(X) # 获取每个数据点的簇标签 labels = kmeans.labels_ print(labels) # 获取每个簇的中心点 centers = kmeans.cluster_centers_ print(centers) 在上面的代码中，我们首先生成了一个随机数据集X，然后创建了一个KMeans对象，并指定要创建的簇的数量为3。接下来，我们使用数据集X来训练模型，并使用labels_属性获取每个数据点所属的簇标签。最后，我们使用cluster_centers_属性获取每个簇的中心点。 请注意，这只是K-means聚类分析的一个简单示例，实际应用中可能需要对数据进行预处理、选择合适的簇数量、评估聚类结果等。

k-means聚类python

K-means聚类是一种广泛使用的聚类算法，通过将数据点划分为k个簇，其中k需要事先指定。K-means算法的实现可以使用Python编程语言。 在Python中，可以使用scikit-learn库来实现K-means聚类算法。具体实现步骤如下： 1. 导入必要的库和模块： python from sklearn.cluster import KMeans 2. 创建KMeans对象，并指定簇的数目k： python kmeans = KMeans(n_clusters=k) 3. 使用fit方法对数据进行聚类： python kmeans.fit(data) 4. 获取每个数据点所属的簇标签： python labels = kmeans.labels_ 5. 获取聚类后的簇质心坐标： python centroids = kmeans.cluster_centers_ 通过以上步骤，我们可以使用Python实现K-means聚类算法，并得到每个数据点所属的簇标签以及簇质心的坐标。 注意，在实现K-means聚类算法时，需要考虑如何选择初始簇质心的问题，以避免陷入局部最优解。另外，可以使用二分K-means算法来改进K-means算法的聚类效果，该算法首先将所有数据点分为一个簇，然后使用K-means对其进行划分，重复该过程直至簇的个数达到指定的数目为止。实验表明，二分K-means算法的聚类效果要好于普通的K-means聚类算法。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [K-means聚类算法原理及python实现](https://blog.csdn.net/qq_43741312/article/details/97128745)[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: 100%"] [ .reference_list ]

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