KS_means PYTHON代码
时间: 2024-05-16 14:15:47 浏览: 11
以下是 Python 中实现 K-means 聚类算法的代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 生成数据集
X = np.random.rand(100, 2)
# 定义 K 值
k = 3
# 创建 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
# 训练模型
kmeans.fit(X)
# 预测聚类结果
y_pred = kmeans.predict(X)
# 打印聚类结果
print(y_pred)
```
以上代码使用了 Scikit-learn 库中的 KMeans 类实现了 K-means 聚类算法。其中,`X` 是一个二维数据集,`k` 是聚类的数量,`kmeans.fit(X)` 是训练模型,`kmeans.predict(X)` 是预测聚类结果。最后,我们将聚类结果打印出来。
相关问题
KS_means PYTHON代码 以及数据样例
以下是用 Python 实现的 K-Means 算法的示例代码:
```python
import numpy as np
class KMeans:
def __init__(self, k=3, max_iter=300, tol=0.0001):
self.k = k
self.max_iter = max_iter
self.tol = tol
def fit(self, X):
self.centroids = {}
for i in range(self.k):
self.centroids[i] = X[i]
for i in range(self.max_iter):
self.classes = {}
for j in range(self.k):
self.classes[j] = []
for x in X:
distances = [np.linalg.norm(x - self.centroids[c]) for c in self.centroids]
classification = distances.index(min(distances))
self.classes[classification].append(x)
prev_centroids = dict(self.centroids)
for c in self.classes:
self.centroids[c] = np.average(self.classes[c], axis=0)
optimized = True
for c in self.centroids:
original_centroid = prev_centroids[c]
current_centroid = self.centroids[c]
if np.sum((current_centroid - original_centroid) / original_centroid * 100.0) > self.tol:
optimized = False
if optimized:
break
def predict(self, X):
distances = [np.linalg.norm(X - self.centroids[c]) for c in self.centroids]
classification = distances.index(min(distances))
return classification
```
关于数据样例,这里提供一个简单的二维数据集:
```python
X = np.array([[1, 2],
[1.5, 1.8],
[5, 8],
[8, 8],
[1, 0.6],
[9, 11]])
```
这个数据集包含了 6 个样本,每个样本有 2 个特征。你可以用以上代码对这个数据集进行聚类。
KS_means PYTHON代码 以及数据样例,聚类图
以下是使用Python实现K-means聚类算法的示例代码,以及一个数据样例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义K-means函数
def kmeans(X, k, max_iters=50):
centroids = X[np.random.choice(range(len(X)), k), :]
for i in range(max_iters):
# 计算每个样本点与聚类中心的距离
distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 确定每个样本点所属的聚类中心
labels = np.argmin(distances, axis=0)
# 更新聚类中心
for j in range(k):
centroids[j] = X[labels==j].mean(axis=0)
return centroids, labels
# 生成数据样例
np.random.seed(42)
X = np.vstack((np.random.randn(100, 2) + np.array([5, 5]),
np.random.randn(100, 2) + np.array([-5, -5]),
np.random.randn(100, 2) + np.array([-5, 5])))
# 调用K-means函数进行聚类
centroids, labels = kmeans(X, k=3)
# 绘制聚类图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=50)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', s=200, marker='*')
plt.title('K-means Clustering')
plt.xlabel('X1')
plt.ylabel('X2')
plt.show()
```
数据样例包含300个二维数据点,其中有三个簇,每个簇的中心分别为(5,5), (-5,-5)和(-5,5)。
聚类图如下所示:
![K-means Clustering](https://img-blog.csdn.net/20180626155608610?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podzE4Mjg3NzAz/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/75)
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