kmeans代码python
时间: 2023-05-22 21:03:04 浏览: 46
当然,我可以提供一份简单的 kmeans 代码,但请注意这只是一个例子。因为 kmeans 是一个经典的机器学习算法,有很多开源的库可以使用,如 sklearn。
```
import numpy as np
def kmeans(X, k, iterations):
centers = X[np.random.choice(len(X), k, replace=False), :]
for i in range(iterations):
distances = np.sqrt(((X - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
labels = np.argmin(distances, axis=0)
for j in range(k):
new_center = X[labels==j].mean(axis=0)
centers[j] = new_center
return labels, centers
```
这是一个简单的 kmeans 实现。它接受一个数据集 X,聚类数目 k 和迭代次数 iterations 作为参数。它返回一个标签向量和聚类中心。
相关问题
kmeans的python代码
当然可以回答。以下是一个简单的 kmeans 的 Python 代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
print(kmeans.labels_)
# 输出结果:array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)
```
以上代码使用 sklearn 库中的 KMeans 模块来实现 kmeans 算法,并将数据聚类为 2 类,输出每个数据点所属的类别。希望这个代码示例可以帮到您!
kmeans聚类Python代码
下面是一个简单的kmeans聚类的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)
# 初始化KMeans对象并进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
# 输出每个样本所属的聚类类别
print(kmeans.labels_)
# 输出聚类中心坐标
print(kmeans.cluster_centers_)
```
这个示例中,我们使用numpy生成了一些随机的二维数据,然后使用sklearn库中的KMeans类进行聚类。聚类时指定了聚成3类,并设置了随机种子,以便结果可复现。最后输出了每个样本所属的聚类类别和聚类中心坐标。