利用kennard-stone算法进行数据集分组,给出Pyhton代码
时间: 2024-10-29 11:19:38 浏览: 38
Kennard-Stone-Mahalanobis:由于Tensorflow Kennard-Stone算法使用欧式距离,因此在处理变量之间具有未知相关性的大向量空间时,需要适应性,这可能会改善许多神经网络的性能
Kennard-Stone算法是一种用于数据降维和聚类的无监督学习方法。它从原始数据集中选择一对最远的数据点,形成第一个簇,然后移除这个簇并重复此过程,直到达到所需的簇数或达到预定的迭代次数。以下是使用Python实现的一个简化版示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
def kennard_stone(data, num_clusters, init='random'):
# 数据预处理
data = np.array(data)
# 初始化
if init == 'random':
center = data[np.random.choice(len(data), num_clusters, replace=False)]
elif init == 'first_two':
distances = euclidean_distances(data)
center = data[np.argsort(distances.sum(axis=1))[0:2]] # 取距离之和最小的两个点作为初始中心
else:
raise ValueError(f"Invalid initialization method: {init}")
clusters = [[] for _ in range(num_clusters)]
while len(clusters) != num_clusters:
# 计算每个数据点到所有簇中心的距离
dists = [euclidean_distances([data[i]], [center[j]])[0][0] for i, j in enumerate(range(len(center)))]
# 找出离当前中心最远的点
farthest_index = np.argmax(dists)
# 将该点添加到最近的簇中
closest_center_index = np.argmin([dists[i] for i in range(len(clusters))])
clusters[closest_center_index].append(data[farthest_index])
center[closest_center_index] = np.mean(clusters[closest_center_index], axis=0) # 更新中心点
return center, clusters
# 示例用法
X = ... # 假设这是你的数据矩阵
num_clusters = 3
centers, clusters = kennard_stone(X, num_clusters)
```
请注意,这个实现非常基础,实际应用中你可能需要对距离计算、初始化策略和性能优化进行调整。此外,`sklearn`库中的`KMeans`或者其他专门的聚类算法可能更适合于这类任务。
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