kmeans 簇与簇之间的距离代码
时间: 2023-04-08 07:01:38 浏览: 60
以下是一个简单的 KMeans 算法的 Python 代码,其中簇与簇之间的距离是通过计算两个簇中心点之间的欧几里得距离来实现的:
```python
import numpy as np
def kmeans(X, k, max_iters=100):
# 初始化簇中心点
centroids = X[np.random.choice(len(X), k, replace=False)]
for i in range(max_iters):
# 计算每个样本点到簇中心点的距离
distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 将每个样本点分配到距离最近的簇中心点所在的簇
labels = np.argmin(distances, axis=0)
# 更新簇中心点
for j in range(k):
centroids[j] = X[labels == j].mean(axis=0)
return labels, centroids
```
希望这个代码能够帮到你!
相关问题
kmeans 获取簇与簇之间的距离代码
以下是获取 kmeans 簇与簇之间的距离的代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.spatial.distance import cdist
# 创建数据集
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]]
# 创建 kmeans 模型
kmeans_model = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
# 获取每个样本所属的簇
labels = kmeans_model.labels_
# 获取每个簇的中心点
centers = kmeans_model.cluster_centers_
# 计算每个簇与簇之间的距离
distances = cdist(centers, centers, 'euclidean')
print(distances)
```
这段代码使用了 scikit-learn 库中的 KMeans 类来创建 kmeans 模型,并使用 scipy 库中的 cdist 函数计算了每个簇与簇之间的欧几里得距离。
pca降维与kmeans代码matlab
PCA降维和K-means聚类的代码示例(MATLAB)如下所示:
PCA降维代码示例:
```matlab
% 假设我们有一个数据矩阵X,其中每一行是一个样本,每一列是一个特征
X = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9; 10, 11, 12];
% 对数据进行均值中心化
mean_X = mean(X);
X_centered = X - mean_X;
% 计算协方差矩阵
cov_X = cov(X_centered);
% 对协方差矩阵进行特征值分解
[eigen_vectors, eigen_values] = eig(cov_X);
% 按特征值降序排列特征向量
[~, idx] = sort(diag(eigen_values), 'descend');
eigen_vectors_sorted = eigen_vectors(:, idx);
% 取前k个特征向量作为主成分
k = 2;
principal_components = eigen_vectors_sorted(:, 1:k);
% 将数据投影到低维空间
X_reduced = X_centered * principal_components;
disp(X_reduced);
```
K-means聚类代码示例:
```matlab
% 假设我们有一个数据矩阵X,其中每一行是一个样本,每一列是一个特征
X = [1, 2; 1.5, 1.8; 5, 8; 8, 8; 1, 0.6; 9, 11];
% 设置聚类数目
k = 2;
% 随机初始化聚类中心
centroids = X(randperm(size(X, 1), k), :);
% 迭代更新聚类中心直到收敛
max_iters = 10;
for iter = 1:max_iters
% 计算每个样本点到各个聚类中心的距离
distances = pdist2(X, centroids);
% 将每个样本点分配到距离最近的聚类中心
[~, labels] = min(distances, [], 2);
% 更新聚类中心为各个簇的平均值
for i = 1:k
centroids(i, :) = mean(X(labels == i, :));
end
end
disp(labels);
disp(centroids);
```
这些代码示例可以帮助你在MATLAB中实现PCA降维和K-means聚类算法。请根据你的需求修改数据矩阵X和其他参数。