从图2可以看出，质心矢量位置总是在前一次迭代的最佳解周围生成。随着迭代次数的增加，这些位置越来越接近...
手动实现鸢尾花聚类代码 法一：直接手写实现 欧氏距离计算 def distEclud(x,y):return np.sqrt(np.sum((x-y)**2)) # 计算欧氏距离 为给定数据集构建一个包含K个随机质心centroids的集合 def randCent(dataSet,k):m,n = dataSet.shape #m=150,n=4 centroids = np.zeros((k,n)) #4*4...
k:int,max_iter=10):self.k=kself.max_iter=10# 最大迭代次数self.data_set=None# 训练集self.labels=None# 结果集definit_centroids(self)->list:"""从训练集中随机选择 k 个点作为质点"""point_num=np.shape(self.data_set)[0]random_index=random.sample(list(range(point_num)),self.k)centroid...
重复步骤S2,S3,直到质心不再变化。 四、流程图 五、程序 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('d:\\OpenCVpic\\Happyfish.jpg')row=img.shape[0]col=img.shape[1]cv2.imshow("img",img)defknn(data,iter,k):data=data.reshape(-1,3)# 使二维空间,变成一维空间,避免后面计算距离时使用双层循环,这...
importcv2defresize_image(input_path,output_path,scale_percent=50):# 读取原始图像image=cv2.imread(input_path)# 计算新尺寸width=int(image.shape[1]*scale_percent/100)height=int(image.shape[0]*scale_percent/100)dim=(width,height)# 调整图像大小resized=cv2.resize(image,dim,interpolation=cv2.INTER...
X : array-like, shape (n_samples,) The data. n_components : int The number of clusters means : array-like, shape (n_components,) The means of each mixture component. variances : array-like, shape (n_components,) The variances of each mixture component. ...
y= np.array([0]*n_points + [1]*n_points)print(X.shape, y.shape)#KNN模型的训练过程clfs =[] neighbors= [1,3,5,9,11,13,15,17,19]foriinrange(len(neighbors)): clfs.append(KNeighborsClassifier(n_neighbors=neighbors[i]).fit(X, y))#可视化结果x_min, x_max = X[:, 0].min()...
'''# 随机初始化k个中心(使用pandas的sample()方法)# print(m),print(n)defrandom_init(data,k):returndata.sample(k).as_matrix()#as_matrix(): 转换成array# 随机初始化k个中心(使用np花式索引方法)defrandom_init(data,k):m,n=data.shape ...
m = np.shape(dataSet)[0] #行的数目 # 第一列存样本属于哪一簇 # 第二列存样本的到簇的中心点的误差 clusterAssment = np.mat(np.zeros((m,2))) clusterChange = True #第1步 初始化centroids centroids = randCent(dataSet,k) while clusterChange: ...
labels=np.zeros(X.shape[0]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在这段代码中,我们定义了一个函数update_centroids,该函数根据当前的样本分类标签,计算每个聚类的新质心。 划分聚类 在迭代更新质心之后,我们需要根据最新的质心将样本划分到不同的聚类中。