k-means算法 python实现

时间: 2023-09-19 10:01:07 浏览: 49
k-means算法是一种常用的聚类算法,它通过将样本点划分为K个不同的簇而被广泛应用。下面是用Python实现k-means算法的步骤: 1. 初始化:选择K个随机的中心点作为初始的聚类中心。 2. 分配:对于每个样本点,计算其与各个聚类中心的距离,并将样本点分配给距离最近的聚类中心。 3. 更新:对于每个聚类,计算其所有样本点的均值,将该均值作为新的聚类中心。 4. 重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。 以下是Python代码实现k-means算法的伪代码: ``` 1. 导入相关的库: import numpy as np 2. 定义k-means函数: def k_means(data, K, max_iter): centroids = np.random.choice(data, K) # 随机选择K个聚类中心 for _ in range(max_iter): clusters = [[] for _ in range(K)] # 初始化K个簇 for point in data: distances = [np.linalg.norm(point - centroid) for centroid in centroids] # 计算样本点和各个聚类中心的距离 cluster_idx = np.argmin(distances) # 找到距离最近的聚类中心的索引 clusters[cluster_idx].append(point) # 将样本点分配给距离最近的簇 new_centroids = [np.mean(cluster, axis=0) for cluster in clusters] # 计算新的聚类中心 if np.all(centroids == new_centroids): # 判断是否收敛 break centroids = new_centroids # 更新聚类中心 return clusters, centroids 3. 调用k-means函数: clusters, centroids = k_means(data, K, max_iter) ``` 其中,`data`是输入的样本数据,`K`是簇的个数,`max_iter`是最大迭代次数。返回的`clusters`是分配好的样本点簇的列表,`centroids`是最终得到的聚类中心点的坐标。

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