# 3. 根据已有聚类的分配方案,对每个聚类(包括中心点和数据点),重新计算最优的中心点的位置def update_centroids(X, labels, k):return np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)]) # 4. 重复第2步和第3步,直到算法收敛,即中心...
meanDispersions=[] for k in K: kemans=KMeans(n_clusters=k) kemans.fit(X) #计算平均离差 m_Disp=sum(np.min(cdist(X,kemans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))/X.shape[0] meanDispersions.append(m_Disp) plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-seri...
# 2.算法实现#引入scipy中的距离函数,默认欧式距离fromscipy.spatial.distanceimportcdistclassK_Means(object):#初始化,参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iter...
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下: 初始化:聚类数k,初始聚...
index1=dis[:,2]==0index2=dis[:,2]==1center1_new=np.array([x[index1].mean(),y[index1].mean()])center2_new=np.array([x[index2].mean(),y[index2].mean()])#5.判定聚类中心是否发生变换ifall((center1==center1_new)&(center2==center2_new)):# 如果没发生变换则退出循环,表示已...
K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 2、核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时...
new_centers = np.array([X[labels==i].mean(axis=0) for i in range(k)]) #判断中心点是否变化很小 if np.linalg.norm(new_centers - centers) < 1e-5: break centers = new_centers return labels, centers #测试代码 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4...
重新分类24for i in range(k): # 遍历质心集25 items = ds[result==i] # 找出对应当前质心的子样本集26 cores[i] = np.mean(items, axis=0) # 以子样本集的均值作为当前质心的位置这是网上比较流行的 k-means 均值聚类算法代码，包含注释、空行总共57行，有效代码37行。1import numpy as np 2...
centroids[cent,:] = np.mean(ptsInClust, axis=0) return centroids, clusterAssment def showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment): '''数据可视化,只能画二维的图(若是三维的坐标图则直接返回1) ''' numSamples, dim = dataSet.shape ...