修改k-Means聚类算法的randCents函数,使得k个初始的聚类中心点的选取满足条件:第j个聚类中心要远离第1~j-1个聚类中心。
时间: 2023-03-27 17:00:30 浏览: 52
好的,我可以回答这个问题。要实现这个条件,可以在选取第j个聚类中心时,将前j-1个聚类中心的距离作为权重,加入到随机选取的点的距离中,然后选取距离加权后最大的点作为第j个聚类中心。这样就可以满足第j个聚类中心远离前面的聚类中心的条件了。
相关问题
python实现修改k-Means聚类算法的randCents函数,使得k个初始的聚类中心点的选取满足条件:第j个聚类中心要远离第1~j-1个聚类中心。
感谢您的提问。对于这个问题,我可以回答。要实现修改k-Means聚类算法的randCents函数,使得k个初始的聚类中心点的选取满足条件:第j个聚类中心要远离第1~j-1个聚类中心,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,随机选择一个数据点作为第一个聚类中心。
2. 然后,对于第j个聚类中心,从剩余的数据点中选择一个距离前j-1个聚类中心最远的数据点作为聚类中心。
3. 重复步骤2,直到选取k个聚类中心。
希望这个回答能够帮助到您。
修改k-Means聚类算法的randCents函数,使其能从全部数据集中随机选取k个数据点作为初始的聚类中心。
好的,我可以回答这个问题。要修改k-Means聚类算法的randCents函数,可以使用Python中的random.sample函数从全部数据集中随机选取k个数据点作为初始的聚类中心。具体实现可以参考以下代码:
```
import random
def randCents(dataSet, k):
n = dataSet.shape[1]
centroids = np.mat(np.zeros((k, n)))
randIndex = random.sample(range(dataSet.shape[]), k)
for i in range(k):
centroids[i, :] = dataSet[randIndex[i], :]
return centroids
```
其中,dataSet是数据集,k是聚类数。random.sample函数可以从range(dataSet.shape[])中随机选取k个不重复的数据点的索引,然后使用这些索引从数据集中选取对应的数据点作为初始的聚类中心。
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