plotKmeans(X, initial_centroids,idx, K,10)
时间: 2023-06-15 07:04:48 浏览: 39
这个函数的作用是根据数据集X和初始质心initial_centroids,执行K-means聚类算法,并将每个数据点分配到最近的质心中,最终返回聚类结果的索引idx和更新后的质心。
其中,K表示聚类的簇数,10表示最大的迭代次数。函数实现的过程大致如下:
1. 初始化质心:从数据集中随机选择K个数据点作为初始质心。
2. 迭代聚类:重复以下步骤,直到达到最大迭代次数或者质心不再变化:
a. 对于每个数据点,计算其到各个质心的距离,并将其分配到距离最近的质心中。
b. 更新质心:对于每个簇,将其所有数据点的坐标平均值作为新的质心坐标。
3. 返回聚类结果和更新后的质心。
其中,idx是一个长度为m的一维数组,表示每个数据点分配到的簇的索引。m为数据集X的样本数。
相关问题
initial_centroids = initial_centroids = np.array([[3, 3], [6, 2], [8, 5]]) idx = find_closest_centroids(X, initial_centroids) idx[0:3]
根据提供的代码,initial_centroids是一个形状为(3, 2)的二维数组,表示K-means算法中的聚类中心。该数组中包含了3个聚类中心,每个聚类中心有2个特征值。
find_closest_centroids是一个函数,用于计算每个样本点属于哪个聚类中心。在这里,将X作为输入,表示样本点的特征值,initial_centroids作为聚类中心,表示K-means算法中的初始聚类中心。函数将返回一个包含每个样本点所属聚类中心的索引的数组idx。
idx[0:3]表示数组idx的前3个元素,即前3个样本点所属的聚类中心的索引。
解释代码:X = load_data() initial_centroids=np.array([[3.0,3.0],[6.0,2.0],[8.0,5.0]]) epoch=10 for i in range(epoch) : mid=cluster(X,initial_centroids) initial_centroids=mid print(initial_centroids) visual(X,initial_centroids)
这段代码实现了一个简单的 K-means 聚类算法。
首先,代码调用了一个名为 load_data 的函数,用于加载数据集 X。接着,代码定义了一个初始的聚类中心点数组 initial_centroids,包含三个坐标点。
然后,代码定义了一个迭代次数 epoch,用于指定算法迭代的次数。
接下来,代码使用 for 循环迭代 epoch 次,每次迭代都调用了一个名为 cluster 的函数,该函数接收数据集 X 和聚类中心点数组 initial_centroids 作为参数,并返回一个新的聚类中心点数组 mid。接着,代码将新的聚类中心点数组 mid 赋值给 initial_centroids,用于下一次迭代。
最后,代码调用了一个名为 visual 的函数,用于可视化聚类结果。该函数接收数据集 X 和聚类中心点数组 initial_centroids 作为参数。
综上,这段代码实现了一个简单的 K-means 聚类算法,通过不断迭代更新聚类中心点,最终实现了对数据集 X 的聚类,并可视化聚类结果。