python反标准化代码获取Kmean质心
时间: 2023-07-23 12:15:10 浏览: 58
获取 Kmeans 聚类算法的质心可以使用 sklearn 库中的 `KMeans` 类来实现。以下是一个示例代码,用于对一个数据集进行 Kmeans 聚类,并获取聚类结果的质心:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 生成数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
# 创建 Kmeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
# 对数据进行聚类
kmeans.fit(X)
# 获取聚类结果的质心
centroids = kmeans.cluster_centers_
print(centroids)
```
在上述代码中,我们首先生成了一个二维数据集 `X`,然后创建了一个 `KMeans` 对象,并通过 `fit()` 方法对数据进行聚类。最后,我们可以使用 `cluster_centers_` 属性获取聚类结果的质心。
相关问题
kmean python实现代码
以下是k-means算法的Python实现代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def kmeans(data, k):
# 随机选择 k 个数据点作为初始聚类中心
centers = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)]
while True:
# 计算每个数据点到 k 个聚类中心的欧几里得距离
distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 根据距离将每个数据点分配到最近的聚类中心
labels = distances.argmin(axis=0)
# 更新聚类中心为每个聚类的均值
new_centers = np.array([data[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])
# 如果新的聚类中心与旧的聚类中心相同,则算法收敛
if np.all(centers == new_centers):
break
centers = new_centers
return labels, centers
# 测试代码
data = np.random.randn(100, 2)
labels, centers = kmeans(data, 3)
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='+', s=500, linewidth=2)
plt.show()
```
其中,`data` 是待聚类的数据集,`k` 是聚类的个数。函数 `kmeans` 返回每个数据点的聚类标签和每个聚类的聚类中心。在测试代码中,我们生成了一个二维高斯分布的数据集,并将其聚类成 3 个类。最后,我们使用散点图可视化了聚类结果。
python语言运行Kmean算法
可以使用Python中的`sklearn`库来运行K-means算法。
首先,需要导入相关的库:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
```
然后,准备数据,假设数据存储在一个`numpy`数组`X`中:
```python
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
```
接下来,实例化一个KMeans对象,设定聚类数量为2:
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
```
然后,将数据传入模型进行拟合:
```python
kmeans.fit(X)
```
最后,可以使用`labels_`属性获取聚类结果:
```python
labels = kmeans.labels_
print(labels)
```
输出结果为:
```
[0 0 0 1 1 1]
```
其中,0和1表示两个不同的簇。
当然,还有更多的参数和选项可以自行调整,比如初始化方式、迭代次数等等。不过以上是一个简单的K-means算法的运行过程。