k means演算法實現python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
# 兩點距離
defdistance
(e1, e2)
:return np.sqrt(
(e1[0]
-e2[0]
)**2+
(e1[1]
-e2[1]
)**2)
# 集合中心
defmeans
(arr)
:return np.array(
[np.mean(
[e[0
]for e in arr]
), np.mean(
[e[1
]for e in arr])]
)# arr中距離a最遠的元素，用於初始化聚類中心
deffarthest
(k_arr, arr)
: f =[0
,0] max_d =
0for e in arr:
d =0for i in
range
(k_arr.__len__())
: d = d + np.sqrt(distance(k_arr[i]
, e)
)if d > max_d:
max_d = d
f = e
return f
# arr中距離a最近的元素，用於聚類
defclosest
(a, arr)
: c = arr[1]
min_d = distance(a, arr[1]
) arr = arr[1:
]for e in arr:
d = distance(a, e)
if d < min_d:
min_d = d
c = e
return c
if __name__==
"__main__"
:## 生成二維隨機座標（如果有資料集就更好）
arr = np.random.randint(
100, size=
(100,1
,2))
[:,0
,:]# 取所有資料的第0列到最後一列資料，100是上限，預設下限為0
# print(arr)
## 初始化聚類中心和聚類容器
m =5 r = np.random.randint(arr.__len__()-
1)k_arr = np.array(
[arr[r]])
# 取到隨機乙個資料
print
(k_arr)
cla_arr =[[
]]for i in
range
(m-1):
k = farthest(k_arr, arr)
# print("k:",k)
k_arr = np.concatenate(
[k_arr, np.array(
[k])])
# 豎著拼接這兩個元素
# print("k_arr",k_arr)
)# print("cla:",cla_arr)
## 迭代聚類
n =20 cla_temp = cla_arr
for i in
range
(n):
# 迭代n次
for e in arr:
# 把集合裡每乙個元素聚到最近的類
ki =
0# 假定距離第乙個中心最近
min_d = distance(e, k_arr[ki]
)for j in
range(1
, k_arr.__len__())
:if distance(e, k_arr[j]
)< min_d:
# 找到更近的聚類中心
min_d = distance(e, k_arr[j]
) ki = j
cla_temp[ki]
# 迭代更新聚類中心
for k in
range
(k_arr.__len__())
:if n -
1== i:
break
k_arr[k]
= means(cla_temp[k]
) cla_temp[k]=[
]print
(cla_temp)
## 視覺化展示
col =
['hotpink'
,'aqua'
,'chartreuse'
,'yellow'
,'lightsalmon'
]for i in
range
(m):
plt.scatter(k_arr[i][0
], k_arr[i][1
], linewidth=
10, color=col[i]
) plt.scatter(
[e[0
]for e in cla_temp[i]],
[e[1
]for e in cla_temp[i]
], color=col[i]
) plt.show(
)

K均值 KMeans 演算法原理機器python實現

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