centroids, labels = kmeans(X, 3)
时间: 2023-06-20 09:03:43 浏览: 40
这段代码使用了K-Means聚类算法对数据集X进行聚类,将数据分为3类。其中centroids表示聚类得到的中心点(即聚类中心),labels表示每个数据点所属的类别标签。K-Means算法的基本思想是将数据集分为K个簇,每个簇的中心点是该簇所有数据点的平均值,然后通过迭代优化使得每个数据点所属的簇与该点到所属簇中心点的距离最小化。
相关问题
解释以下代码:import pandas as pd data = pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') import numpy as np X = np.array(data) def kmeans(X, k, max_iter=100): # 随机选择k个质心 centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False), :] for i in range(max_iter): # 分配样本到簇中 distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) labels = np.argmin(distances, axis=0) # 计算每个簇的质心 new_centroids = np.array([X[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 判断质心是否发生变化 if np.allclose(centroids, new_centroids): break centroids = new_centroids return labels, centroids labels, centroids = kmeans(X, 4)
这段代码是实现了K-Means聚类算法。K-Means是一种无监督机器学习算法,用于将数据点分成k个不同的簇,其中每个簇的数据点都彼此相似。以下是代码的解释:
1. 首先用pandas库读取Excel数据表"../数据表/1.xlsx"并将其转换为numpy数组X。
2. 定义了一个kmeans函数,它接受三个参数:X是数据集,k是簇的数量,max_iter是迭代的最大次数。
3. 在kmeans函数中,随机初始化k个质心并将其存储在centroids变量中。
4. 进入迭代过程,其中每次迭代都执行以下步骤:
a. 计算每个样本点到每个质心的距离,并将其存储在distances变量中。
b. 找到每个样本点距离最近的质心,并将其归为相应的簇中,将结果存储在labels变量中。
c. 计算每个簇的新质心,并将其存储在new_centroids变量中。
d. 检查质心是否发生变化,如果没有,则退出迭代过程。
5. 最后,返回labels和centroids变量,它们分别是每个样本点的簇标签和每个簇的质心。在代码的最后一行,我们将数据集X分成了4个簇。
import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"] X = data[feature_columns] # 创建KMeans对象 kmeans = KMeans(n_clusters=5) # 进行聚类 labels = kmeans.fit_predict(X) # 获取聚类中心 centroids = kmeans.cluster_centers_
很好,你成功地创建了KMeans对象并进行了聚类。现在你可以继续绘制散点图来展示聚类结果。
请继续添加以下代码来完成散点图的绘制:
```python
# 绘制散点图
plt.scatter(X["Bridge length (m)"], X["Span (m)"], c=labels)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', color='red', s=100)
plt.xlabel('Bridge length (m)')
plt.ylabel('Span (m)')
plt.title('K-means Clustering')
plt.show()
```
请注意,代码中的"Bridge length (m)"和"Span (m)"需要替换为你实际使用的特征列名称。这段代码将使用"Bridge length (m)"作为横坐标,"Span (m)"作为纵坐标,将数据点按照聚类结果进行着色,并将聚类中心以红色的"x"标记显示出来。最后,添加横纵坐标的标签和标题,并展示绘制的散点图。
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