模糊c均值聚类python
时间: 2023-10-14 08:20:13 浏览: 70
模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering)是一种基于模糊理论的聚类方法,它能够将一组数据分成若干个模糊的类别。Python中有许多用于实现模糊C均值聚类的库,例如skfuzzy和fcmeans等。
下面给出一个使用skfuzzy库实现模糊C均值聚类的示例代码:
```python
import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
# 生成随机数据
np.random.seed(42)
n_samples = 1000
n_features = 2
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
# 模糊C均值聚类
cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(X.T, c=3, m=2, error=0.005,
maxiter=1000, init=None)
# 打印聚类中心
print(cntr)
```
在上述代码中,我们首先生成了一个随机数据集X,然后使用skfuzzy库中的cluster.cmeans函数进行模糊C均值聚类。其中,c表示聚类数,m表示模糊指数,error表示收敛误差,maxiter表示最大迭代次数,init表示初始化聚类中心。聚类中心会被保存在cntr变量中。
需要注意的是,在使用skfuzzy库进行模糊C均值聚类时,数据需要先进行转置,即将n_samples x n_features的数据转换为n_features x n_samples的形式。因此,在上述代码中,我们使用了X.T来对数据进行转置。