KMeans算法python

KMeans是一种无监督的聚类算法，它属于划分型聚类方法，用于将一组数据分组成K个互斥、互连的簇。在Python中，你可以使用scikit-learn库来实现KMeans算法，其基本步骤如下：

1. 导入必要的库：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

2. 准备数据集，可以是一个二维数组或DataFrame：

data = np.array([[...], [...], ...]) # 数据点列表

3. 初始化KMeans模型并设置簇的数量K：

kmeans = KMeans(n_clusters=K)

4. 拟合数据：

kmeans.fit(data)

5. 获取簇中心（即质心）和每个数据点所属的簇标签：

centroids = kmeans.cluster_centers_
labels = kmeans.labels_

6. 可视化结果或进行进一步的数据分析。

相关问题

kmeans算法Python实现

好的，下面是kmeans算法Python实现的代码：

import numpy as np

class KMeans:
    def __init__(self, k=3, max_iter=100):
        self.k = k
        self.max_iter = max_iter
        
    def fit(self, X):
        self.centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], self.k, replace=False)]
        
        for i in range(self.max_iter):
            clusters = [[] for _ in range(self.k)]
            
            for x in X:
                distances = [np.linalg.norm(x - c) for c in self.centroids]
                clusters[np.argmin(distances)].append(x)
                
            prev_centroids = self.centroids.copy()
            
            for j, cluster in enumerate(clusters):
                if len(cluster) > 0:
                    self.centroids[j] = np.mean(cluster, axis=0)
            
            if np.allclose(self.centroids, prev_centroids):
                break
                
    def predict(self, X):
        distances = np.array([np.linalg.norm(X - c, axis=1) for c in self.centroids])
        return np.argmin(distances, axis=0)

其中，`fit`方法用于训练模型，输入`X`为训练数据，随机初始化`k`个中心点，使用欧几里得距离将样本点分配到最近的中心点所在的簇中，并重新计算每个簇的中心点。重复执行以上步骤，直到中心点不再变化或者达到最大迭代次数。`predict`方法用于预测新的数据点所属的簇。

kmeans算法python源码

K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。以下是一个使用Python编写的K均值算法的简单源码示例：

import numpy as np

def kmeans(data, K, max_iters=100):
    # 随机初始化质心
    centroids = data[np.random.choice(len(data), K, replace=False), :]
    
    for _ in range(max_iters):
        # 分配样本到最近的质心
        distances = np.linalg.norm(data[:, np.newaxis] - centroids, axis=2)
        cluster_assignment = np.argmin(distances, axis=1)
        
        # 更新质心
        new_centroids = np.zeros_like(centroids)
        for i in range(K):
            new_centroids[i] = np.mean(data[cluster_assignment == i], axis=0)
        
        # 判断是否收敛
        if np.all(centroids == new_centroids):
            break
            
        centroids = new_centroids
    
    return centroids, cluster_assignment

# 测试
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
K = 2

centroids, cluster_assignment = kmeans(data, K)
print("质心:")
print(centroids)
print("样本分配结果:")
print(cluster_assignment)

上述源码实现了K均值算法的基本步骤。首先随机初始化K个质心，然后重复以下过程直到收敛。首先计算每个样本与质心的距离，将样本分配到最近的质心，并根据分配结果更新质心。最后，返回最终的质心和样本的分配结果。

在代码中，我们使用了numpy库进行向量化运算，提高了代码的效率。测试部分使用了一个简单的二维样本数据集，并打印了最终的质心和样本的分配结果。

注意，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的调整和优化。