kmeans算法实现手写体数据集

K-means算法是一种常用的聚类算法，可以用于实现手写体数据集的聚类。手写体数据集包含了许多手写数字的图像，我们的目标是将这些图像分成不同的数字类别。

首先，我们需要将每张手写数字图像转换为特征向量。常用的方法是将图像转换为灰度图，然后将每个像素点的灰度值作为特征值，这样每张图像就可以表示成一个特征向量。

接下来，我们需要初始化K个聚类中心。可以随机选择K个图像作为初始聚类中心，或者使用其他方法进行初始化。

然后，我们进入K-means的迭代过程。对于每个图像，我们计算其与每个聚类中心之间的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。然后，根据新的簇分配情况，重新计算每个簇的聚类中心。

重复以上步骤，直到簇分配不再改变或达到预定的迭代次数。

最后，我们可以将聚类结果可视化，将每个簇中的图像显示出来。

K-means算法实现手写体数据集可以帮助我们对手写数字进行分类，可以用于识别手写数字，或者帮助我们理解手写数字数据集的特征。当然，K-means算法也可以应用于其他类型的数据集的聚类分析。

相关问题

kmeans算法实现心脏病数据集python

首先需要导入必要的库，例如pandas、numpy、sklearn等。然后读取数据集，并进行相关的预处理，例如去除无用的列、处理缺失值、进行归一化等操作。接下来就可以使用sklearn库中的KMeans算法进行聚类分析了。

具体实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据集
data = pd.read_csv('heart.csv')

# 去除无用的列
data.drop(['age', 'sex', 'cp', 'trestbps', 'chol', 'fbs', 'restecg', 'thalach', 'exang', 'oldpeak', 'slope', 'ca', 'thal'], axis=1, inplace=True)

# 处理缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(data_scaled)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

其中，heart.csv是心脏病数据集，包含了多个特征，例如年龄、性别、胸痛类型等。在这里我们只选择了部分特征进行聚类分析。聚类结果会输出每个样本所属的类别标签，例如[0 0 1 0 1 ...]。其中，0和1分别表示两个聚类簇。

2.实现Kmeans算法实现手写字体识别，要求： a、根据算法流程，手动实现Kmeans算法； b、调用sklearn中聚类算法，对给定数据集进行聚类分析； c、对比上述2种Kmeans算法的聚类效果。

a、手动实现Kmeans算法

Kmeans算法的流程如下：

1. 初始化K个质心
2. 针对每个样本点，计算其与K个质心的距离，将其归为距离最近的质心所在的簇
3. 重新计算每个簇的质心
4. 重复执行2和3，直到质心不再发生变化或者达到最大迭代次数

首先我们需要将手写字体数据集转换为可进行聚类的数据格式。我们可以将每张图片转换为一维数组，每个像素点的灰度值作为数组中的一个特征。代码如下：

import os
import numpy as np
from PIL import Image

def load_data(data_dir):
    data = []
    labels = []
    for label in os.listdir(data_dir):
        label_dir = os.path.join(data_dir, label)
        for img_name in os.listdir(label_dir):
            img_path = os.path.join(label_dir, img_name)
            img = Image.open(img_path).convert('L')
            img_arr = np.array(img).reshape(-1)
            data.append(img_arr)
            labels.append(int(label))
    return np.array(data), np.array(labels)

接下来就可以手动实现Kmeans算法了。代码如下：

class KMeans:
    def __init__(self, n_clusters, max_iter=300):
        self.n_clusters = n_clusters
        self.max_iter = max_iter
        
    def fit(self, X):
        n_samples, n_features = X.shape
        # 初始化质心
        self.centroids = X[np.random.choice(n_samples, self.n_clusters, replace=False)]
        for i in range(self.max_iter):
            # 分配簇
            clusters = [[] for _ in range(self.n_clusters)]
            for j, sample in enumerate(X):
                distances = np.sum((self.centroids - sample) ** 2, axis=1)
                cluster_idx = np.argmin(distances)
                clusters[cluster_idx].append(j)
            # 更新质心
            prev_centroids = self.centroids
            for k in range(self.n_clusters):
                cluster_samples = X[clusters[k]]
                self.centroids[k] = np.mean(cluster_samples, axis=0)
            if np.all(prev_centroids == self.centroids):
                break
        # 计算每个样本所属簇的标签
        self.labels_ = np.zeros(n_samples)
        for j, sample in enumerate(X):
            distances = np.sum((self.centroids - sample) ** 2, axis=1)
            cluster_idx = np.argmin(distances)
            self.labels_[j] = cluster_idx
        return self

b、调用sklearn中聚类算法

我们可以直接调用sklearn中的KMeans算法。代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(X)

c、对比上述2种Kmeans算法的聚类效果

我们可以使用NMI（Normalized Mutual Information）来评估聚类效果，NMI的值越大，表示聚类效果越好。代码如下：

from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score

kmeans1 = KMeans(n_clusters=10)
labels1 = kmeans1.fit_predict(X)
nmi1 = normalized_mutual_info_score(y, labels1)

kmeans2 = KMeans(n_clusters=10)
labels2 = kmeans2.fit_predict(X)
nmi2 = normalized_mutual_info_score(y, labels2)

print('手动实现Kmeans算法的NMI：', nmi1)
print('sklearn中KMeans算法的NMI：', nmi2)

通过比较两种算法的NMI值，可以得出聚类效果的对比结果。