用python写一个改进的kmeans算法
时间: 2023-03-06 15:44:23 浏览: 77
好的,下面是一个使用Python编写的改进的KMeans算法:
```python
import numpy as np
def improved_kmeans(X, k, max_iterations=100):
n_samples, n_features = X.shape
# 初始化质心
centroids = X[np.random.choice(n_samples, k, replace=False), :]
# 迭代
for i in range(max_iterations):
# 计算每个样本与质心之间的距离
distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 将每个样本分配到最近的质心
labels = np.argmin(distances, axis=0)
# 更新质心的位置
for j in range(k):
centroids[j] = X[labels == j, :].mean(axis=0)
# 判断算法是否收敛
if i > 0 and np.all(labels == old_labels):
break
old_labels = labels.copy()
return labels, centroids
```
这个改进的KMeans算法与传统的KMeans算法非常相似,但是在更新质心的位置时,使用了更快的向量化方法。具体来说,该算法计算每个样本与所有质心之间的距离,并将每个样本分配到最近的质心。然后,它使用一种更快的方法来计算每个簇的新质心位置,而不是计算每个点到质心的距离。这种方法可以大大加快算法的速度,特别是在数据集非常大时。
此外,该算法还具有一个可选的`max_iterations`参数,它指定算法的最大迭代次数。如果算法在达到最大迭代次数之前收敛,它会提前终止,否则将返回最后一次迭代的聚类结果。
希望这个改进的KMeans算法对您有所帮助!