kmeans计算到质心的距离
时间: 2023-07-29 21:06:46 浏览: 63
在K-Means算法中,计算样本点到质心的距离通常采用欧氏距离(Euclidean Distance)或曼哈顿距离(Manhattan Distance)。
欧氏距离计算公式为:
$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2}$
其中,$x$和$y$分别是两个样本点的特征向量,$n$是特征向量的维度。
曼哈顿距离计算公式为:
$d(x,y)=\sum_{i=1}^n|x_i-y_i|$
同样的,$x$和$y$分别是两个样本点的特征向量,$n$是特征向量的维度。
在K-Means算法中,通常采用欧氏距离作为距离度量方式。
相关问题
kmeans 平均质心距离代码
以下是一个简单的 kmeans 平均质心距离的代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)
# 使用 kmeans 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
# 计算平均质心距离
distances = []
for i in range(3):
cluster_points = X[kmeans.labels_ == i]
centroid = kmeans.cluster_centers_[i]
distances.append(np.mean(np.linalg.norm(cluster_points - centroid, axis=1)))
mean_distance = np.mean(distances)
print("平均质心距离为:", mean_distance)
```
希望这个代码能够帮到你!
kmeans 质心的迭代代码
下面是kmeans算法中质心的迭代代码示例:
```
# 初始化质心
centroids = init_centroids(X, k)
for i in range(max_iter):
# 计算每个样本距离最近的质心
idx = find_closest_centroids(X, centroids)
# 更新质心位置
centroids = compute_centroids(X, idx, k)
# 判断是否满足终止条件
if stop_condition_met(centroids_old, centroids):
break
# 保存旧的质心位置
centroids_old = centroids.copy()
```
其中,`init_centroids`函数用于初始化质心,`find_closest_centroids`函数用于计算每个样本距离最近的质心,`compute_centroids`函数用于更新质心位置,`stop_condition_met`函数用于判断是否满足终止条件。在迭代过程中,需要保存旧的质心位置,以便判断是否满足终止条件。当满足终止条件时,迭代过程结束。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)