将计算得到的晶格畸变能量作为特征,对结构进行聚类。python详细代码,使用Numpy库
时间: 2024-03-09 09:50:52 浏览: 18
以下是使用Numpy库进行K均值聚类的Python代码,其中假设已经计算得到了晶格畸变能量并存储在一个Numpy数组中:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
def k_means(features, k):
# 随机选择k个聚类中心
centroids = features[np.random.choice(features.shape[0], k, replace=False)]
while True:
# 计算每个点到聚类中心的距离
distances = cdist(features, centroids, metric='euclidean')
# 找到每个点所属的类别
labels = np.argmin(distances, axis=1)
# 更新聚类中心
new_centroids = np.array([features[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])
# 如果聚类中心没有发生变化,则停止聚类
if np.allclose(centroids, new_centroids):
break
centroids = new_centroids
return labels
# 假设features是一个(n, m)的Numpy数组,n是样本数,m是特征数
features = np.array([[1.2, 2.3, 4.5], [0.5, 1.2, 3.2], [2.3, 3.4, 5.6], [3.4, 5.6, 7.8], [1.2, 3.4, 4.5], [2.3, 4.5, 6.7]])
# 设置聚类数为3
k = 3
# 进行K均值聚类
labels = k_means(features, k)
# 打印聚类结果
print(labels)
```
在上面的代码中,`k_means`函数实现了K均值聚类算法,`features`是一个(n, m)的Numpy数组,其中n是样本数,m是特征数,`k`是聚类数。函数返回每个样本所属的类别。在主程序中,我们使用了一个假设的特征数组`features`,并将聚类数设置为3。最后,打印出了聚类结果。