kmeans聚类算法代码
时间: 2023-09-11 18:04:03 浏览: 56
以下是Python实现的k-means聚类算法代码:
```
import numpy as np
def kmeans(X, k, max_iterations=100):
# 随机初始化聚类中心
centroids = X[np.random.choice(len(X), k, replace=False)]
for i in range(max_iterations):
# 分配样本到最近的聚类中心
distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
cluster_assignment = np.argmin(distances, axis=0)
# 更新聚类中心
for j in range(k):
centroids[j] = X[cluster_assignment == j].mean(axis=0)
return centroids, cluster_assignment
```
其中,X是一个n×m的矩阵,表示有n个样本,每个样本有m个特征。k表示聚类的数目,max_iterations表示最大迭代次数。函数返回聚类中心和每个样本所属的聚类编号。
相关问题
kmeans聚类算法 代码
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的类别。它的基本思想是通过迭代的方式将数据点分配到K个簇中,使得每个数据点与所属簇的质心之间的距离最小化。
以下是K-means聚类算法的基本步骤:
1. 随机选择K个初始质心(簇中心)。
2. 将每个数据点分配到与其最近的质心所属的簇。
3. 更新每个簇的质心,计算每个簇中所有数据点的平均值作为新的质心。
4. 重复步骤2和步骤3,直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
K-means聚类算法的代码示例(Python):
```python
import numpy as np
def kmeans(data, k, max_iterations):
# 随机选择K个初始质心
centroids = data[np.random.choice(range(len(data)), k, replace=False)]
for _ in range(max_iterations):
# 分配数据点到最近的质心所属的簇
clusters = [[] for _ in range(k)]
for point in data:
distances = [np.linalg.norm(point - centroid) for centroid in centroids]
cluster_index = np.argmin(distances)
clusters[cluster_index].append(point)
# 更新每个簇的质心
new_centroids = []
for cluster in clusters:
new_centroids.append(np.mean(cluster, axis=0))
# 判断质心是否发生变化
if np.allclose(centroids, new_centroids):
break
centroids = new_centroids
return clusters, centroids
# 示例用法
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
k = 2
max_iterations = 10
clusters, centroids = kmeans(data, k, max_iterations)
print("Clusters:")
for i, cluster in enumerate(clusters):
print(f"Cluster {i+1}: {cluster}")
print("Centroids:")
for i, centroid in enumerate(centroids):
print(f"Centroid {i+1}: {centroid}")
```
python kmeans聚类算法代码
Python kmeans聚类算法代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
#生成随机数据,因为是演示示例,故意生成两组数据
x1 = np.random.uniform(0,1,(100,2))
x2 = np.random.uniform(2,3,(100,2))
X = np.vstack((x1,x2))
# 实例化KMeans对象,并且设置聚类数为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 拟合聚类模型
kmeans.fit(X)
# 输出聚类后的标签
print(kmeans.labels_)
# 输出聚类后的中心点
print(kmeans.cluster_centers_)
```
以上代码通过导入numpy库生成随机数据,并将两组数据合并为一个二维矩阵X,然后使用sklearn.cluster库中的KMeans类进行聚类模型的实例化,聚类数设置为2。接着,调用fit()方法拟合模型,获取聚类后的标签和中心点,最后输出聚类后的标签和中心点。
以上便是Python kmeans聚类算法代码的实现方法,通过以上代码可以很方便地进行kmeans聚类算法的实现,用于数据分析和机器学习等相关领域。
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