用python写k-means聚类算法函数

时间: 2023-11-30 07:02:41 浏览: 20
以下是Python实现的k-means聚类算法函数: ``` import numpy as np def kmeans(X, K, max_iters=100): """ K-means聚类算法函数 参数: X: ndarray, shape (n_samples, n_features) 待聚类的数据集,每行表示一个样本,每列表示一个特征 K: int 聚类簇的个数 max_iters: int, optional (default=100) 最大迭代次数 返回: centroids: ndarray, shape (K, n_features) 聚类簇的中心点 labels: ndarray, shape (n_samples,) 每个样本所属的聚类簇标签 """ n_samples, n_features = X.shape # 随机初始化聚类簇的中心点 centroids = X[np.random.choice(n_samples, K, replace=False), :] # 迭代更新聚类簇的中心点 for i in range(max_iters): # 计算每个样本到聚类簇中心点的距离 distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 根据距离将每个样本分配到最近的聚类簇 labels = distances.argmin(axis=0) # 更新聚类簇的中心点 for k in range(K): centroids[k] = X[labels == k].mean(axis=0) return centroids, labels ``` 该函数先随机初始化聚类簇的中心点,然后迭代更新聚类簇的中心点,直到收敛或达到最大迭代次数。在每次迭代中,该函数计算每个样本到聚类簇中心点的距离,然后根据距离将每个样本分配到最近的聚类簇,最后更新聚类簇的中心点。最终返回聚类簇的中心点和每个样本所属的聚类簇标签。

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