# 计算二维平面上点的距离 def dis(a,b): return math.sqrt((a[0]-b[0])*(a[0]-b[0])+(a[1]-b[1])*(a[1]-b[1])) # K-Means # 一般执行10次以内即可完成分类 for p in range(10): # NewPoint初始化为0 NewPoint = [[0, 0] for i in range(K)] for i in range(len(X)): mDis=1e9 mC=0 for j in range(len(CentPoint)): cp=CentPoint[j] D = dis([X[i].item(), y[i].item()], cp) # print("distance:", D) if mDis>D: mDis=D mC=j C[i]=mC # print("mC",mC,C[i].item()) NewPoint[mC][0]+=X[i].item() NewPoint[mC][1]+=y[i].item() # 更新中心点 for i in range(K): CentPoint[i][0]=NewPoint[i][0]/2000 CentPoint[i][1]=NewPoint[i][1]/2000 # 输出中心点,观察变化过程 print(CentPoint)
时间: 2024-03-31 10:38:29 浏览: 26
这段代码是 K-Means 算法的核心实现部分。首先定义了一个计算两个点之间距离的函数 dis,接着进入 K-Means 算法的迭代过程,循环执行 10 次以内即可完成分类。对于每个样本点,算法会计算它到每个聚类中心的距离,然后将该点划分到距离最近的聚类中心所在的类别中。在这个过程中,C 是一个大小为 2000 的张量,记录了每个点的类别归属。然后,将所有属于同一个类别的点的坐标相加,求出新的聚类中心并更新 CentPoint。最后输出更新后的聚类中心。在这个过程中,K-Means 算法通过不断迭代来调整聚类中心,直到聚类中心不再发生变化或者达到最大迭代次数为止。
相关问题
import math def distance(x1, y1, x2, y2): return math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2) # 示例用法
在Python中,`import math` 语句是用来导入Python标准库中的`math`模块,该模块包含了一系列的数学运算功能。在这段代码中,`distance`函数使用了`math`模块中的`sqrt`函数来计算两点之间的欧几里得距离。
`distance`函数接受四个参数:`x1`, `y1`, `x2`, `y2`,分别代表两个点在二维空间中的横纵坐标。函数内部通过应用勾股定理(即直角三角形的斜边长度等于两直角边长度的平方和的平方根)计算两点间的距离,并返回这个距离值。
例如,如果我们想计算点(1, 2)和点(4, 6)之间的距离,可以调用这个函数如下:
```python
import math
def distance(x1, y1, x2, y2):
return math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)
point1 = (1, 2)
point2 = (4, 6)
print(distance(point1[0], point1[1], point2[0], point2[1]))
```
输出将会是计算结果,也就是两点间的距离。
import math class QE: __a = 0 __b = 0 __c = 0 def __init__(self,a,b,c): QE.__a = a QE.__b = b QE.__c = c def geta(self): return QE.__a def getb(self): return QE.__b def getc(self): return QE.__c def getD(self): return QE.__b^2-4*QE.__a*QE.__c def getRoot1(self): M = QE.getD() if M < 0: print("该方程无根!") elif M == 0: print("x1 = x2 = {:.2f}".format( (-QE.__b - math.sqrt(QE.__b ^ 2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a )) else: print("x1 = {:.2f}".format( (-QE.__b - math.sqrt(QE.__b ^ 2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a )) QE.getRoot2() def getRoot2(slef): print("x2 = {:.2f}".format((-QE.__b + math.sqrt(QE.__b ^ 2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a)) a = int(input("请输入a值")) b = int(input("请输入b值")) c = int(input("请输入c值")) B = QE(a,b,c) B.getRoot1()
出现这个错误是因为你在调用 `QE.getD()` 方法时,没有将实例对象作为参数传递给该方法。因为 `getD()` 方法是实例方法,需要使用 `self` 来引用实例对象的属性。你可以将 `QE.getD()` 改为 `self.getD()`,这样就能正确地引用实例对象了。此外,你在 `getRoot2()` 方法中拼写错误,应该是 `self` 而不是 `slef`。下面是修改后的代码:
import math
class QE:
__a = 0
__b = 0
__c = 0
def __init__(self,a,b,c):
QE.__a = a
QE.__b = b
QE.__c = c
def geta(self):
return QE.__a
def getb(self):
return QE.__b
def getc(self):
return QE.__c
def getD(self):
return QE.__b**2-4*QE.__a*QE.__c
def getRoot1(self):
M = self.getD()
if M < 0:
print("该方程无根!")
elif M == 0:
print("x1 = x2 = {:.2f}".format((-QE.__b - math.sqrt(QE.__b**2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a))
else:
print("x1 = {:.2f}".format((-QE.__b - math.sqrt(QE.__b**2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a))
self.getRoot2()
def getRoot2(self):
print("x2 = {:.2f}".format((-QE.__b + math.sqrt(QE.__b**2 - 4 * QE.__a * QE.__c)) / 2 * QE.__a))
a = int(input("请输入a值"))
b = int(input("请输入b值"))
c = int(input("请输入c值"))
B = QE(a,b,c)
B.getRoot1()