N=4000 k=4 J=1 sigma=np.eye(k) y=np.zeros(k) f = open('data.txt','w') c=np.random.random(k+1) c[0]*=30 for j in range(0,J): mu=np.random.random(k)*30 A = np.random.multivariate_normal(mu, sigma, N) for n in A: mm=0 for s in n: f.write(str(s)+'\t') y[mm]=s mm=mm+1 z=fun(y,k,c) f.write(str(z)) f.write('\r\n') #\r\n为换行符 f.close()
时间: 2023-04-08 20:01:27 浏览: 64
这段代码的作用是生成一个大小为N=4000,维度为k=4的数据集,其中每个数据点都是从一个均值为mu,协方差矩阵为sigma的多元正态分布中采样得到的。同时,对于每个数据点,都会通过一个函数fun计算出一个标签z,并将数据点和标签写入到一个名为data.txt的文件中。其中,c是一个长度为k的向量,用于控制函数fun的计算。
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centroids = np.zeros((K,n))
这行代码是在初始化 K 个聚类中心点的坐标为 0。其中,K 表示聚类中心点的数量,n 表示每个聚类中心点的坐标数。这里使用了 NumPy 库中的 zeros 函数,它会创建一个数组,该数组的元素全部为 0。对于这个聚类算法来说,每个聚类中心点都是一个 n 维坐标,因此使用了二维数组来存储所有聚类中心点的坐标。
rea_data = np.zeros(n + 1, dtype=np.int)
This line of code creates a numpy array of size n x 1 (where n is a variable that is not defined in this code snippet), with all elements initialized to 0 and data type set to integer.