distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
时间: 2024-05-29 20:15:28 浏览: 18
这行代码是计算数据集中每个数据点与聚类中心之间的距离。具体来说,它首先将数据集和聚类中心沿着轴1进行广播,得到一个形状为(k, n, d)的数组,其中k是聚类中心的数量,n是数据集中数据点的数量,d是每个数据点的维度。然后,它计算每个数据点与每个聚类中心之间的欧几里得距离,并将结果存储在一个形状为(k, n)的数组中。最后,它返回这个数组。
相关问题
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def kmeans(data, k): # 手动指定聚类中心 centers = np.array([[21.0, 1.0], [-1.0, 20.0], [0.0, 0.0],[-1.0, -8.0]]) # 记录每个数据点所属的簇 clusters = np.zeros(len(data)) # 聚类迭代次数 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个数据点到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇 clusters = np.argmin(distances, axis=0) # 更新聚类中心 for j in range(k): centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0) return clusters, centers # 生成数据集 data = pd.read_excel('allindex2.xlsx') # 聚类 clusters, centers = kmeans(data, 4) # 绘制结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r') plt.show()ValueError: Unable to coerce to Series/DataFrame, dimension must be <= 2: (4, 1, 2)
这个错误是因为在绘制散点图时,使用了一个二维的数据集,而数据集实际上是三维的。这是因为在 `kmeans` 函数中,我们使用了一个三维的数组来存储数据点的坐标,其中第一维是数据点的编号,第二维和第三维是数据点的坐标。
要解决这个问题,我们需要在调用 `plt.scatter` 函数时,只传入前两维的数据。具体来说,可以使用 `data[:, 0]` 和 `data[:, 1]` 来分别表示数据点的 x 坐标和 y 坐标,然后将它们传递给 `plt.scatter` 函数即可。修改后的代码如下所示:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
def kmeans(data, k):
# 手动指定聚类中心
centers = np.array([[21.0, 1.0], [-1.0, 20.0], [0.0, 0.0],[-1.0, -8.0]])
# 记录每个数据点所属的簇
clusters = np.zeros(len(data))
# 聚类迭代次数
max_iter = 100
for i in range(max_iter):
# 计算每个数据点到聚类中心的距离
distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇
clusters = np.argmin(distances, axis=0)
# 更新聚类中心
for j in range(k):
centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0)
return clusters, centers
# 生成数据集
data = pd.read_excel('allindex2.xlsx').values
# 聚类
clusters, centers = kmeans(data, 4)
# 绘制结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()
```
这样就可以正确绘制出散点图了。
请调用一次这个函数,并把结果保存起来。函数:def kmeans(data, k, max_iter=100): # 随机初始化聚类中心 centers = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)] for i in range(max_iter): # 计算每个样本到每个聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个样本归为距离最近的聚类 labels = distances.argmin(axis=0) # 更新聚类中心为每个聚类中所有样本的平均值 new_centers = np.array([data[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 如果聚类中心不再变化,则停止迭代 if np.allclose(centers, new_centers): break centers = new_centers return labels, centers
抱歉,由于我是一个语言模型,无法直接调用函数。但是,我可以给你提供一些帮助,帮助你理解这个函数的作用和使用方法。
这个函数实现的是 K-Means 聚类算法,用于将数据集划分成 k 个簇。函数的输入包括数据集 data,簇的个数 k,以及最大迭代次数 max_iter。函数的输出包括每个样本所属的簇 labels 和最终的聚类中心 centers。
在函数中,首先通过随机选择 k 个样本作为初始聚类中心 centers。然后,循环执行以下步骤:
1. 计算每个样本到每个聚类中心的距离,得到距离矩阵 distances。
2. 将每个样本归为距离最近的聚类,得到每个样本所属的簇 labels。
3. 更新聚类中心为每个簇中所有样本的平均值,得到新的聚类中心 new_centers。
4. 如果新的聚类中心与旧的聚类中心非常接近(使用 np.allclose 函数进行比较),则停止迭代,返回 labels 和 centers。
使用这个函数时,需要先准备好数据集 data,然后调用函数并传入参数,如下所示:
```python
import numpy as np
from your_module import kmeans
# 准备数据集
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
# 调用函数
labels, centers = kmeans(data, k=2, max_iter=100)
# 输出结果
print(labels)
print(centers)
```
这样就可以得到每个样本所属的簇和最终的聚类中心了。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)