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python簡易實現k-means

系統 2285 0

?用dist存放所有數據到中心的距離,有n行(n組數據),k+1列(前k列分別存放到第i個類中心的距離,最后一列存放分到了第幾類)

?

            
              #!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
n = 100
x = np.arange(100)
y = np.arange(200, 300, 1)

# 1、選中心,此時假設分為兩個類
k = 2
center0 = np.array([x[0],y[0]])
center1 = np.array([x[1],y[1]])


dist = np.zeros([n, k+1])
while True:
    # 2、計算距離
    for i in range(n):
        dist[i, 0] = np.sqrt((x[i]-center0[0])**2 + (y[i]-center0[1])**2)
        dist[i, 1] = np.sqrt((x[i]-center1[0])**2 + (y[i]-center1[1])**2)
        if dist[i, 0] <= dist[i, 1]: # 3、根據距離值的大小來分類
            dist[i, 2] = 0
        else:
            dist[i, 2] = 1
    # 4、 計算新的類中心
    index0 = dist[:,2] == 0 # 所有行的第三列為0
    index1 = dist[:,2] == 1 # 所有行的第三列為1
    center0_new = np.array([x[index0].mean(), y[index0].mean()]) # 邏輯值索引
    center1_new = np.array([x[index1].mean(), y[index1].mean()])
    # 5、判定結束算法
    if (center0 == center0_new).all() and (center1 == center1_new).all() :
            break
    else:
        center0 = center0_new
        center1 = center1_new
print(dist)
print(center0,center1)
            
          

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