《機器學習》 周志華 課後作業 9 4

思路參考了

資料集放在這裡。

# -*- coding: utf-8 -*-

"""created on mon oct 8 14:42:27 2018
《機器學習》課後9.4 k-means演算法實現
@author: lichen
"""import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pandas as pd
import random
filepath=open('s:/機器學習-周志華/西瓜資料集4.0.csv')
data = pd.read_csv(filepath, sep = ',')[["密度","含糖率"]].values.tolist() #tolist:ndarray轉換為list 
k=4 #k值設定，2,3,4
mean_vectors = random.sample(data,k) #初始化均值向量，隨機k個
x0= list(map(lambda arr:arr[0],mean_vectors))
y0=list(map(lambda arr:arr[1],mean_vectors))
#將初試的均值向量用紅色的方塊表示出
plt.scatter(x0,y0,c = 'r',marker=',')
#計算歐式距離
def distance(p1,p2):
sum=0
for i,j in zip(p1,p2):
sum=sum+(i-j)**2
return np.sqrt(sum)
time=0 #迴圈次數
clusters= #聚類初始化
while time<100: #迴圈次數限制
clusters = list(map ((lambda x:[x]), mean_vectors) )
change=1
for sample in data:
dist=
for j in mean_vectors:
new_mean_vectors = 
for c,v in zip(clusters,mean_vectors):
c_num=len(c)
c_array=np.array(c)
v_array=np.array(v)
new_mean_vector = sum(c_array)/c_num
if all(np.true_divide((new_mean_vector-v_array),v_array) < np.array([0.0001,0.0001]) ):
change=0
else:
if change==1 :
mean_vectors = new_mean_vectors
else :
break
time=time+1 
#show the clustering result
x1= list(map(lambda arr:arr[0],clusters[0]))
y1=list(map(lambda arr:arr[1],clusters[0]))
x2= list(map(lambda arr:arr[0],clusters[1]))
y2=list(map(lambda arr:arr[1],clusters[1]))
x3= list(map(lambda arr:arr[0],clusters[2]))
y3=list(map(lambda arr:arr[1],clusters[2]))
x4= list(map(lambda arr:arr[0],clusters[3]))
y4=list(map(lambda arr:arr[1],clusters[3]))
plt.scatter(x1,y1,c = 'y',marker='x', label='class1')
plt.scatter(x2,y2,c = 'g',marker='^', label='class2')
plt.scatter(x3,y3,c = 'blue',marker='*', label='class3')
plt.scatter(x4,y4,c = 'black',marker='+', label='class4')
plt.xlabel('density') 
plt.ylabel('sugar_content') 
plt.show()

紅色的方塊的是初始化的均值向量，我們可以看出：初始中心越分散，結果越好。

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