解释代码:def destence(X,centroids): len=X.shape[0] mid=[] for i in range(len): mid1=X[i,:]-centroids mid2=np.linalg.norm(mid1) mid.append(mid2) return mid
时间: 2024-04-03 08:37:15 浏览: 32
这段代码定义了一个名为 destence 的函数,函数有两个参数 X 和 centroids。X 是一个二维数组,表示数据集中的所有数据点;centroids 是一个一维数组,表示聚类中心点的坐标。
函数的主要作用是计算每个数据点到聚类中心点的距离。具体实现过程如下:
1. 首先获取数据集中数据点的数量 len,并创建一个空列表 mid。
2. 然后通过 for 循环遍历数据集中的每个数据点,计算该数据点到每个聚类中心点的距离,并将距离值添加到 mid 列表中。
3. 计算距离的过程是先将数据点 X[i,:] 和聚类中心点 centroids 做差,得到一个中间变量 mid1,再使用 numpy 库中的 np.linalg.norm 函数计算 mid1 的二范数,得到距离值 mid2。
4. 最后将所有距离值存储在列表 mid 中并返回该列表。
该函数的返回值 mid 是一个一维数组,包含了数据集中每个数据点到聚类中心点的距离。
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def findClosestCentroids(X, centroids): #定义函数findClosestCentroids """ Returns the closest centroids in idx for a dataset X where each row is a single example. """ K = centroids.shape[0] #获得数组centroids的行数并赋值给K idx = np.zeros((X.shape[0],1)) #定义idx为X.shape[0]行1列的零数组 temp = np.zeros((centroids.shape[0],1)) #定义temp为centroids.shape[0]行1列的数组 for i in range(X.shape[0]): #i遍历循环X.shape[0] for j in range(K): #j遍历循环K dist = X[i,:] - centroids[j,:] # length = np.sum(dist**2) temp[j] = length idx[i] = np.argmin(temp)+1 return idx 给这段代码注释
# 定义函数findClosestCentroids,它接受两个参数:数据集X和聚类中心centroids
# 函数的作用是为数据集中的每个样本找到距离它最近的聚类中心,并将其对应的聚类中心下标存储在idx中
# 获取聚类中心的数量K
K = centroids.shape[0]
# 初始化idx为X.shape[0]行1列的零数组
idx = np.zeros((X.shape[0],1))
# 初始化temp为centroids.shape[0]行1列的数组
temp = np.zeros((centroids.shape[0],1))
# 遍历数据集X中的每个样本
for i in range(X.shape[0]):
# 遍历每个聚类中心
for j in range(K):
# 计算当前样本到聚类中心的距离
dist = X[i,:] - centroids[j,:]
# 将距离的平方和存储在temp数组中
length = np.sum(dist**2)
temp[j] = length
# 找到距离当前样本最近的聚类中心下标,并将其加1存储在idx中
idx[i] = np.argmin(temp)+1
# 返回存储聚类中心下标的idx
return idx
解释代码def randCent(dataSet, k): m, n = dataSet.shape centroids = np.zeros((k, n)) for i in range(k): index = int(np.random.uniform(0, m)) # centroids[i, :] = dataSet[index, :] return centroids
这段代码定义了一个函数randCent,该函数接收两个参数:dataSet和k。dataSet是一个矩阵,包含多个数据点;k是一个整数,表示要生成的簇的数目。函数的作用是随机生成k个初始簇心,并返回这些簇心的坐标。
具体实现中,函数先从dataSet中获取数据点的个数和维度,然后定义一个大小为k×n的零矩阵centroids作为初始簇心。接下来,函数使用np.random.uniform(0, m)生成一个0到m之间的随机整数作为dataSet中的索引值,然后将该索引值对应的数据点作为第i个簇心。最后,函数返回生成的k个簇心的坐标。