解释代码def KMeans(dataSet, k): m = np.shape(dataSet)[0] clusterAssment = np.mat(np.zeros((m, 2))) clusterChange = True

这是一个K均值聚类算法的Python代码。

首先，定义了一个名为KMeans的函数，接受两个参数dataSet和k，分别代表数据集和聚类数。

接下来，计算数据集的行数m，并创建一个大小为(m,2)的全零矩阵clusterAssment，用于记录每条数据所属的簇及其到簇中心的距离。

最后，初始化一个名为clusterChange的变量为True，用于表示聚类是否发生变化。

相关问题

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

这段代码实现的是k-means聚类算法，但是有一些地方可以改进：

1. 函数kMeans中的createCent参数可以通过修改为直接传入质心的方式来更加灵活。

2. 函数kMeans中的distMeans参数可以修改为scipy库中的距离函数，如scipy.spatial.distance.cdist，来提高计算效率。

3. 函数kMeans中的clusterAssment可以使用pd.DataFrame来进行初始化，这样可以避免使用np.zeros和np.inf来进行初始化。

改进后的代码如下：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.datasets import make_blobs 
from scipy.spatial.distance import cdist

def randCent(dataSet, k):
    """
    随机生成k个质心
    """
    n = dataSet.shape[1]  # 列数
    data_min = dataSet.min()
    data_max = dataSet.max()
    # 生成k行n列处于data_min到data_max的质心
    data_cent = np.random.uniform(data_min, data_max, (k, n))
    return data_cent

def kMeans(dataSet, k, createCent=randCent, distMeans=cdist):
    """
    k-means聚类算法
    """
    centroids = createCent(dataSet, k)  # 初始化质心，k即为初始化质心的总个数
    result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame()], axis=1, ignore_index=True)
    # 将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面
    clusterChanged = True
    while clusterChanged:
        clusterChanged = False
        dist = distMeans(dataSet, centroids, metric='euclidean')
        clusterAssment = np.argmin(dist, axis=1)
        result_set.iloc[:, -1] = pd.Series(clusterAssment)
        for i in range(k):
            cent_df = result_set[result_set.iloc[:, -1] == i].mean()  # 按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值
            if not cent_df.empty:
                centroids[i] = cent_df.iloc[:-1].values  # 当前质心
                clusterChanged = True
    return centroids, result_set

x = np.random.randint(0, 100, size=100)
y = np.random.randint(0, 100, size=100)
randintnum = pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)], axis=1, ignore_index=True)
cent_test, result_test = kMeans(randintnum, 3)
plt.scatter(result_test.iloc[:, 0], result_test.iloc[:, 1], c=result_test.iloc[:, -1])
plt.scatter(cent_test[:, 0], cent_test[:, 1], color='red', marker='x', s=100)

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()对这个算法的结果用SSE，轮廓系数，方差比率准则，DBI几个指标分析

首先，我们需要定义这些指标：

1. SSE (Sum of Squared Errors)：误差平方和，表示每个点到其所属簇中心的距离的平方和，用于评估聚类效果的好坏。

2. 轮廓系数 (Silhouette Coefficient)：表示一个样本与其所属簇内其他样本的相似度，与其与最近簇的其他样本的相似度之间的比值，取值范围为[-1, 1]，越接近1表示聚类效果越好。

3. 方差比率准则 (Variance Ratio Criterion)：表示不同簇之间的距离与同一簇内部的距离的比值，用于评估聚类效果的好坏。

4. DBI (Davies-Bouldin Index)：表示不同簇之间的距离与同一簇内部的距离之和的比值，用于评估聚类效果的好坏。

接下来，我们分别用这些指标来评估上面两段代码实现的K-means算法的聚类效果。

对于第一段代码，我们可以在K-means算法的函数中添加计算SSE的代码，并在函数返回值中返回SSE的值。同时，我们可以使用sklearn库中的metrics模块来计算轮廓系数。方差比率准则的计算与SSE类似，只需要将距离平方和改为距离的平方和，即可得到方差比率准则的值。DBI的计算可以使用sklearn库中的metrics模块中的davies_bouldin_score函数来实现。

代码如下所示：

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.metrics import davies_bouldin_score  # 生成随机坐标点 def generate_points(num_points):     points = []     for i in range(num_points):         x = random.uniform(-10, 10)         y = random.uniform(-10, 10)         points.append([x, y])     return points   # 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2):     return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2))))   # K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100):     num_points = len(points)     # 随机选择k个点作为初始聚类中心     centroids = random.sample(points, k)     # 初始化聚类标签和距离     labels = np.zeros(num_points)     distances = np.zeros((num_points, k))     sse = 0     for i in range(num_iterations):         # 计算每个点到每个聚类中心的距离         for j in range(num_points):             for l in range(k):                 distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l])         # 根据距离将点分配到最近的聚类中心         for j in range(num_points):             labels[j] = np.argmin(distances[j])         # 更新聚类中心         for l in range(k):             centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0)         # 计算SSE         sse = np.sum(np.square(distances[np.arange(num_points), labels]))     # 计算轮廓系数     silhouette = silhouette_score(points, labels)     # 计算方差比率准则     var_ratio = np.sum(np.min(distances, axis=1)) / sse     # 计算DBI     dbi = davies_bouldin_score(points, labels)     return labels, centroids, sse, silhouette, var_ratio, dbi   # 生成坐标点 points = generate_points(100)   # 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values:     labels, centroids, sse, silhouette, var_ratio, dbi = kmeans(points, k)     # 绘制聚类结果     colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'c', 'm']     for i in range(k):         plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i],                    [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i])     plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids],                 [centroid[1] for centroid in centroids], marker='x', color='k', s=100)     plt.title('K-means clustering with k={}'.format(k))     plt.show()     print('SSE: {:.2f}'.format(sse))     print('Silhouette: {:.2f}'.format(silhouette))     print('Variance Ratio Criterion: {:.2f}'.format(var_ratio))     print('DBI: {:.2f}'.format(dbi)) 

对于第二段代码，我们可以使用sklearn库中的metrics模块来计算SSE、轮廓系数和DBI，方差比率准则的计算方法与第一段代码相同。

代码如下所示：

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.metrics import davies_bouldin_score  # 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target   # K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)   # 计算SSE sse = np.sum(np.square(X - kmeans.cluster_centers_[kmeans.labels_]))   # 计算轮廓系数 silhouette = silhouette_score(X, kmeans.labels_)   # 计算方差比率准则 var_ratio = kmeans.inertia_ / sse   # 计算DBI dbi = davies_bouldin_score(X, kmeans.labels_)   # 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.title('K-means clustering on iris dataset') plt.show() print('SSE: {:.2f}'.format(sse)) print('Silhouette: {:.2f}'.format(silhouette)) print('Variance Ratio Criterion: {:.2f}'.format(var_ratio)) print('DBI: {:.2f}'.format(dbi)) 

通过这些指标的计算，我们可以得到K-means算法的聚类效果的好坏。一般来说，SSE和轮廓系数越小，方差比率准则越大，DBI越小，则聚类效果越好。