Python聚类算法之基本K均值实例详解
本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧。分享给大家供大家参考,具体如下:
基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数。每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个。然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心。重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化。
# scoding=utf-8
import pylab as pl
points = [[int(eachpoint.split("#")[0]), int(eachpoint.split("#")[1])] for eachpoint in open("points","r")]
# 指定三个初始质心
currentCenter1 = [20,190]; currentCenter2 = [120,90]; currentCenter3 = [170,140]
pl.plot([currentCenter1[0]], [currentCenter1[1]],'ok')
pl.plot([currentCenter2[0]], [currentCenter2[1]],'ok')
pl.plot([currentCenter3[0]], [currentCenter3[1]],'ok')
# 记录每次迭代后每个簇的质心的更新轨迹
center1 = [currentCenter1]; center2 = [currentCenter2]; center3 = [currentCenter3]
# 三个簇
group1 = []; group2 = []; group3 = []
for runtime in range(50):
group1 = []; group2 = []; group3 = []
for eachpoint in points:
# 计算每个点到三个质心的距离
distance1 = pow(abs(eachpoint[0]-currentCenter1[0]),2) + pow(abs(eachpoint[1]-currentCenter1[1]),2)
distance2 = pow(abs(eachpoint[0]-currentCenter2[0]),2) + pow(abs(eachpoint[1]-currentCenter2[1]),2)
distance3 = pow(abs(eachpoint[0]-currentCenter3[0]),2) + pow(abs(eachpoint[1]-currentCenter3[1]),2)
# 将该点指派到离它最近的质心所在的簇
mindis = min(distance1,distance2,distance3)
if(mindis == distance1):
group1.append(eachpoint)
elif(mindis == distance2):
group2.append(eachpoint)
else:
group3.append(eachpoint)
# 指派完所有的点后,更新每个簇的质心
currentCenter1 = [sum([eachpoint[0] for eachpoint in group1])/len(group1),sum([eachpoint[1] for eachpoint in group1])/len(group1)]
currentCenter2 = [sum([eachpoint[0] for eachpoint in group2])/len(group2),sum([eachpoint[1] for eachpoint in group2])/len(group2)]
currentCenter3 = [sum([eachpoint[0] for eachpoint in group3])/len(group3),sum([eachpoint[1] for eachpoint in group3])/len(group3)]
# 记录该次对质心的更新
center1.append(currentCenter1)
center2.append(currentCenter2)
center3.append(currentCenter3)
# 打印所有的点,用颜色标识该点所属的簇
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group1], [eachpoint[1] for eachpoint in group1], 'or')
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group2], [eachpoint[1] for eachpoint in group2], 'oy')
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group3], [eachpoint[1] for eachpoint in group3], 'og')
# 打印每个簇的质心的更新轨迹
for center in [center1,center2,center3]:
pl.plot([eachcenter[0] for eachcenter in center], [eachcenter[1] for eachcenter in center],'k')
pl.show()
运行效果截图如下:
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13