python实现meanshift代码

时间: 2023-04-06 13:04:36 浏览: 88
以下是一个简单的 Python 实现 MeanShift 算法的代码: ```python import numpy as np def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) class MeanShift: def __init__(self, radius=4): self.radius = radius def fit(self, X): centroids = [] for i in range(len(X)): centroid = X[i] while True: within_radius = [] for j in range(len(X)): if euclidean_distance(centroid, X[j]) < self.radius: within_radius.append(X[j]) new_centroid = np.mean(within_radius, axis=0) if euclidean_distance(centroid, new_centroid) < 1e-5: break centroid = new_centroid centroids.append(new_centroid) self.centroids = np.array(centroids) def predict(self, X): labels = [] for i in range(len(X)): distances = [euclidean_distance(X[i], c) for c in self.centroids] label = np.argmin(distances) labels.append(label) return labels ``` 这个代码实现了一个简单的 MeanShift 算法,其中 `fit` 方法用于训练模型,`predict` 方法用于预测数据的标签。在训练过程中,我们首先随机选择一个数据点作为初始的聚类中心,然后不断地将在半径为 `radius` 的范围内的数据点加入到该聚类中心中,并重新计算聚类中心,直到聚类中心不再发生变化为止。最终,我们得到了所有的聚类中心,这些聚类中心就是我们的类别标签。在预测过程中,我们计算每个数据点到所有聚类中心的距离,并将其归为距离最近的聚类中心所代表的类别。

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