帮忙翻译一下以下代码:
时间: 2023-07-10 15:19:26 浏览: 37
```python
def kmeans(X, k, maxIters = 10, plot_progress = None):
centroids = X[np.random.choice(np.arange(len)), k)]
for i in range(maxIters):
C = np.argmin(distance.cdist(X, centroids, 'euclidean'), axis = 1)
if plot_progress != None: plot_progress(X, C, centroids)
centroids = [X[C == i].mean(axis = 0) for i in range(k)]
return (centroids, C)
```
这是一个用于K-means聚类的Python函数,以下是对代码的逐行解释:
1. `def kmeans(X, k, maxIters = 10, plot_progress = None):`:定义了一个名为`kmeans`的函数,它接收四个参数:`X`表示数据矩阵,`k`表示聚类中心的数量,`maxIters`表示最大迭代次数,默认为10,`plot_progress`表示绘制聚类过程的函数,如果没有提供则为`None`。
2. `centroids = X[np.random.choice(np.arange(len(X)), k)]`:随机选择`k`个数据点作为初始聚类中心。这里使用了`np.random.choice`函数来从`X`中选择随机的`k`个数据点。
3. `for i in range(maxIters):`:进行最大迭代次数次的迭代。
4. `C = np.argmin(distance.cdist(X, centroids, 'euclidean'), axis = 1)`:将每个数据点分配到最近的聚类中心。这里使用了`distance.cdist`函数来计算每个数据点到每个聚类中心的距离,然后使用`np.argmin`函数来选择距离最近的聚类中心的索引。
5. `if plot_progress != None: plot_progress(X, C, centroids)`:如果提供了`plot_progress`函数,则调用该函数绘制聚类过程。
6. `centroids = [X[C == i].mean(axis = 0) for i in range(k)]`:计算新的聚类中心。这里使用了列表推导式来计算每个聚类的均值,从而得到新的聚类中心。
7. `return (centroids, C)`:返回最终的聚类中心和每个数据点所属的聚类编号。