def k_medoids(X, n_clusters, max_iter=100): # 初始化类簇中心点 medoids = random.sample(range(len(X)), n_clusters) labels = None for _ in range(max_iter): # 计算所有样本与中心点的距离 distances = pairwise_distances(X, X[medoids]) # 分配样本到最近的中心点 new_labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新中心点 for i in range(n_clusters): cluster_samples = np.where(new_labels == i)[0] new_medoid = np.argmin(np.sum(distances[cluster_samples][:, cluster_samples], axis=1)) medoids[i] = cluster_samples[new_medoid] # 判断是否收敛 if np.array_equal(labels, new_labels): break labels = new_labels return medoids, labels IndexError: index 2 is out of bounds for axis 1 with size 2

这个错误通常是由于 medoids 列表中的索引超出了距离矩阵的维度引起的。根据错误信息，这里的问题出在 `np.argmin(distances[cluster_samples][:, cluster_samples], axis=1)` 这一行。

可能的原因是聚类的数量 n_clusters 大于样本数量 len(X)，导致 medoids 中的索引超出了距离矩阵的维度。请确保 n_clusters 不大于样本数量。

另外，你还可以检查一下输入参数 X 的维度是否正确，并确保 pairwise_distances 函数返回的距离矩阵与 medoids 的索引范围相匹配。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据信息，以便更好地帮助你解决问题。

相关问题

def k_medoids(X, n_clusters, max_iter=100): # 初始化类簇中心点 medoids = random.sample(range(len(X)), n_clusters) labels = None for _ in range(max_iter): # 计算所有样本与中心点的距离 distances = pairwise_distances(X, X[medoids]) # 分配样本到最近的中心点 new_labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新中心点 for i in range(n_clusters): cluster_samples = np.where(new_labels == i)[0] new_medoid = np.argmin(np.sum(distances[cluster_samples][:, cluster_samples], axis=1)) medoids[i] = cluster_samples[new_medoid] # 判断是否收敛 if np.array_equal(labels, new_labels): break labels = new_labels return medoids, labels

这是一个 K-medoids 算法的实现。K-medoids 是一种聚类算法，它与 K-means 算法相似，但是它使用实际数据点作为聚类中心，而不是计算出的平均值。在这个实现中，输入参数 X 是一个包含样本数据的矩阵，n_clusters 是要生成的聚类数量，max_iter 是最大迭代次数。

算法的主要步骤如下：
1. 随机选择 n_clusters 个样本作为初始的中心点 medoids。
2. 计算所有样本与中心点之间的距离。
3. 将每个样本分配到距离最近的中心点。
4. 更新每个聚类的中心点，选择距离该聚类内样本距离之和最小的样本作为新的中心点。
5. 判断是否收敛，如果新的标签与上一次迭代的标签相同，则认为算法已经收敛，结束迭代。
6. 返回最终的中心点 medoids 和样本的标签 labels。

这个算法可以用于将样本数据划分成指定数量的不同聚类。它通过最小化样本与中心点之间的距离来确定聚类结果。

K-medoids聚类 C++代码

以下是K-medoids聚类的C++代码，实现了从数据集中选择k个中心点作为初始值，并迭代更新中心点和簇分配，直到收敛：

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>

using namespace std;

double euclidean_distance(const vector<double>& p1, const vector<double>& p2) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < p1.size(); i++) {
        sum += pow(p1[i] - p2[i], 2);
    }
    return sqrt(sum);
}

int find_medoid(const vector<vector<double>>& data, const vector<int>& cluster) {
    int medoid = -1;
    double min_cost = numeric_limits<double>::max();
    for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
        double cost = 0;
        for (int j = 0; j < data.size(); j++) {
            if (i != j && cluster[j] == cluster[i]) {
                cost += euclidean_distance(data[i], data[j]);
            }
        }
        if (cost < min_cost) {
            min_cost = cost;
            medoid = i;
        }
    }
    return medoid;
}

vector<int> k_medoids(const vector<vector<double>>& data, int k, int max_iter) {
    vector<int> clusters(data.size(), -1);
    vector<int> medoids(k, -1);
    // 初始化中心点
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        medoids[i] = rand() % data.size();
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            if (medoids[i] == medoids[j]) {
                i--;
                break;
            }
        }
        clusters[medoids[i]] = i;
    }
    for (int iter = 0; iter < max_iter; iter++) {
        // 簇分配
        for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
            if (clusters[i] == -1) {
                double min_dist = numeric_limits<double>::max();
                int min_medoid = -1;
                for (int j = 0; j < k; j++) {
                    double dist = euclidean_distance(data[i], data[medoids[j]]);
                    if (dist < min_dist) {
                        min_dist = dist;
                        min_medoid = j;
                    }
                }
                clusters[i] = min_medoid;
            }
        }
        // 更新中心点
        bool changed = false;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            int medoid = find_medoid(data, clusters, i);
            if (medoid != medoids[i]) {
                medoids[i] = medoid;
                clusters[medoid] = i;
                changed = true;
            }
        }
        if (!changed) {
            break;
        }
    }
    return clusters;
}

int main() {
    vector<vector<double>> data = {{2, 6}, {3, 4}, {3, 8}, {4, 7}, {6, 2}, {6, 4}, {7, 3}, {7, 4}, {8, 5}, {7, 6}};
    int k = 2;
    int max_iter = 100;
    vector<int> clusters = k_medoids(data, k, max_iter);
    for (int i = 0; i < clusters.size(); i++) {
        cout << i << ": " << clusters[i] << endl;
    }
    return 0;
}