kmeans类中的centroid_func
时间: 2023-08-03 11:07:32 浏览: 42
在 Python 的 kmeans 类中,centroid_func 是一个可选参数,用于指定如何计算聚类中心。默认情况下,使用 numpy 库的 mean() 函数计算聚类中心。也可以自定义一个函数来计算聚类中心,然后将其传递给 centroid_func 参数。
自定义的聚类中心计算函数需要接受一个二维数组作为输入,其中每行表示一个数据点,每列表示一个特征。聚类中心计算函数应该返回一个一维数组,其中包含新的聚类中心坐标。
下面是一个示例,展示如何使用自定义函数计算聚类中心:
```
import numpy as np
from kmeans import KMeans
# 自定义聚类中心计算函数
def my_centroid_func(cluster):
return np.median(cluster, axis=0)
# 创建 kmeans 对象,将自定义函数传递给 centroid_func 参数
kmeans = KMeans(n_clusters=3, centroid_func=my_centroid_func)
# 训练模型并进行预测
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.predict(X)
# 输出聚类中心
print(kmeans.centroids)
```
在此示例中,我们定义了一个名为 my_centroid_func 的自定义函数,它使用 numpy 库的 median() 函数计算聚类中心。然后,我们创建一个 kmeans 对象,并将自定义函数传递给 centroid_func 参数。最后,我们使用 fit() 方法训练模型,并使用 predict() 方法进行预测,最后输出聚类中心。
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