k均值算法 聚类算法 k-means

首先我们导入科学计算的库

python 复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

直接我们生成一组数据,为了保证每次的数据是一致的,我们设置一个随机种子。

python 复制代码
np.random.seed(0)
X=np.random.rand(100,2)
print(X)

结果

然后我们就要开始写K-means算法

写一个模块函数

python 复制代码
def k_means(X,K,max_iters=100):
    #随机选择k个初始中心
    centroids=X[np.random.choice(X.shape[0],K,replace=False)]
#X.shape[0]告诉np.random.choice函数需要从0到数据点总数之间随机选择索引。
#K是指选择几个 replace指选择不重复的 然后用np.random.choice函数来从X里面选择几个不重复的
    
    for _ in range(max_iters):
    #1.分配每个数据点到最近的中心
        distances=np.linalg.norm(X[:,np.newaxis]-centroids,axis=2)#计算距离
        labels=np.argmin(distances,axis=1)#分配标签
                #2.更新中心
        new_centroids=np.array([X[labels==k].mean(axis=0) for k in range(K)])


        #如果中心不再变化,则停止
        if np.all(centroids==new_centroids):
            break
        centroids=new_centroids
    return labels,centroids
        
python 复制代码
K=3 #簇的数量
labels,centroids=k_means(X,K)

设置一下簇的数量,k-means算法每次都要设置k值

然后把最后的中心点和分类后的数据用matplotlib画出来

python 复制代码
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=labels,cmap='viridis',marker='o')#绘制数据点
plt.scatter(centroids[:,0],centroids[:,1],c='red',marker='x',s=200)#绘制中心点
plt.title('k-means Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()
相关推荐
拓端研究室2 小时前
视频讲解:门槛效应模型Threshold Effect分析数字金融指数与消费结构数据
前端·算法
随缘而动,随遇而安4 小时前
第八十八篇 大数据中的递归算法:从俄罗斯套娃到分布式计算的奇妙之旅
大数据·数据结构·算法
IT古董4 小时前
【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
神经网络·算法·机器学习
水木兰亭7 小时前
数据结构之——树及树的存储
数据结构·c++·学习·算法
Jess078 小时前
插入排序的简单介绍
数据结构·算法·排序算法
老一岁8 小时前
选择排序算法详解
数据结构·算法·排序算法
xindafu8 小时前
代码随想录算法训练营第四十二天|动态规划part9
算法·动态规划
xindafu8 小时前
代码随想录算法训练营第四十五天|动态规划part12
算法·动态规划
ysa0510309 小时前
Dijkstra 算法#图论
数据结构·算法·图论
一定要AK9 小时前
2025—暑期训练一
算法