好资源导航 » 文章资讯 » python kmeans聚类简单介绍和实现代码

python kmeans聚类简单介绍和实现代码

2023-09-16 05:37:05 56

一、k均值聚类的简单介绍

假设样本分为c类，每个类均存在一个中心点，通过随机生成c个中心点进行迭代，计算每个样本点到类中心的距离（可以自定义、常用的是欧式距离）

将该样本点归入到最短距离所在的类，重新计算聚类中心，进行下次的重新划分样本，最终类中心不改变时，聚类完成

二、伪代码

三、python代码实现

#!/usr/bin/envpython
#coding=utf-8

importnumpyasnp
importrandom
importmatplotlib.pyplotasplt

#data:numpy.arraydataset
#kthenumberofcluster
defk_means(data,k):

#randomgeneratecluster_center
sample_num=data.shape[0]
center_index=random.sample(range(sample_num),k)
cluster_cen=data[center_index,:]

is_change=1
cat=np.zeros(sample_num)


whileis_change:
is_change=0

foriinrange(sample_num):
min_distance=100000
min_index=0

forjinrange(k):
sub_data=data[i,:]-cluster_cen[j,:]
distance=np.inner(sub_data,sub_data)
ifdistance
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。

返回顶部
514930285
czq8825@qq.com

python kmeans聚类简单介绍和实现代码

热门推荐

随机推荐