python怎么实现K-means算法

本篇内容介绍了“python怎么实现K-means算法”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

创新互联建站专注为客户提供全方位的互联网综合服务,包含不限于成都网站建设、做网站、德清网络推广、成都小程序开发、德清网络营销、德清企业策划、德清品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等,从售前售中售后,我们都将竭诚为您服务,您的肯定,是我们最大的嘉奖;创新互联建站为所有大学生创业者提供德清建站搭建服务,24小时服务热线:18980820575,官方网址:www.cdcxhl.com

K-means 聚类算法

特点

对初始化敏感。初始点选择的不同,可能会产生不同的聚类结果

最终会收敛。不管初始点如何选择,最终都会收敛

算法思想

选择K个点作为初始质心

repeat

将每个点指派到最近的质心,形成K个簇

重新计算每个簇的质心

until 簇不发生变化或达到最大迭代次数

代码实现

实验目的

根据下列成绩单,将5名同学成绩归为A类、B类、C类。

限制:使用Kmeans算法实现,但不直接调用sklearn第三方库的KMeans函数。

学生姓名  小测1  小测2  小测3  期末成绩  项目答辩  成绩

张三  12  15  13  28  24  ?

李四  7  11  10  19  21  ?

王五  12  14  11  27  23  ?

赵六  6  7  4  13  20  ?

刘七  13  14  13  27  25  ?

实验步骤

1. 数据准备

将数据储存为csv文件,格式如下

学生姓名,小测1,小测2,小测3,期末成绩,项目答辩

张三,12,15,13,28,24

李四,7,11,10,19,21

王五,12,14,11,27,23

赵六,6,7,4,13,20

刘七,13,14,13,27,25

在从csv文件中读取数据,并选取可用的数据(排除姓名列)

data = pd.read_csv('grade.csv')

new_data = data.iloc[:, 1:].values

2. KMeans算法实现

KMeans算法涉及两点之间距离的计算,我们提前写好一个函数:输入两个点的坐标,返回两点之间的欧氏距离

def eucliDist(A, B):

return math.sqrt(sum([(a - b) ** 2 for (a, b) in zip(A, B)]))

函数k_means(c,data,max,label)实现KMeans算法:

a. 输入:质心列表c,待聚类数据data,最大迭代次数max,标签列表label

b. 计算data中的每个点分别到3个质心的欧式距离,得到一个矩阵metrix

metrix = [[eucliDist(a, b) for a in data] for b in c]

c. 比较矩阵metrix同一列的数值大小,将对应的学生划归距离较短的质心所属的类,将标签存储为列表.

classifier = []

for (d, e, f) in zip(metrix[0], metrix[1], metrix[2]):

m = min(d, e, f)

if d == m:

classifier.append(label[0])

elif e == m:

classifier.append(label[1])

else:

classifier.append(label[2])

d. 重新计算质心的坐标,新质心的坐标=被划归同一类点的坐标的平均值

n1, n2 = 0, 0

c1 = [0, 0, 0, 0, 0]

c2 = c1

c3 = c1

for i in range(0, num):

if classifier[i] == label[0]:

c1 = [a + b for (a, b) in zip(c1, data[i])]

n1 = n1 + 1

elif classifier[i] == label[1]:

c2 = [a + b for (a, b) in zip(c2, data[i])]

n2 = n2 + 1

else:

c3 = [a + b for (a, b) in zip(c3, data[i])]

c1 = [a / n1 for a in c1]

c2 = [a / n2 for a in c2]

c3 = [a / (num - n1 - n2) for a in c3]

e. 重复b~d,直到质心坐标不再变化或达到最大迭代次数

f. 返回标签列表

完整函数如下

def k_means(c, data, max,label):

# a. 输入质心列表c,待聚类数据`data`,最大迭代次数max

max = max - 1

num = len(data)

# b. 计算data中的每个点分到k个质心的距离,得到一个矩阵,如

metrix = [[eucliDist(a, b) for a in data] for b in c]

print(metrix)

# c. 比较矩阵同一列的数值大小,将对应的学生划归距离较短的质心所属的类,将标签存储为列表

classifier = []郑州做人流手术费用 http://4g.zyfuke.com/

for (d, e, f) in zip(metrix[0], metrix[1], metrix[2]):

m = min(d, e, f)

if d == m:

classifier.append(label[0])

elif e == m:

classifier.append(label[1])

else:

classifier.append(label[2])

print(classifier)

# d. 重新计算质心的坐标,新质心的坐标=被划归同一类点的坐标的平均值

n1, n2 = 0, 0

c1 = [0, 0, 0, 0, 0]

c2 = c1

c3 = c1

for i in range(0, num):

if classifier[i] == label[0]:

c1 = [a + b for (a, b) in zip(c1, data[i])]

n1 = n1 + 1

elif classifier[i] == label[1]:

c2 = [a + b for (a, b) in zip(c2, data[i])]

n2 = n2 + 1

else:

c3 = [a + b for (a, b) in zip(c3, data[i])]

c1 = [a / n1 for a in c1]

c2 = [a / n2 for a in c2]

c3 = [a / (num - n1 - n2) for a in c3]

print(max)

print([c1,c2,c3])

# e. 重复b~d,直到质心坐标不再变化,或达到最大迭代次数

if c != [c1, c2, c3] and max > 0:

c = [c1, c2, c3]

print(c)

k_means(c, data, max, label)

return classifier

3. 设置参数,调用函数,得到结果

设置初始质心、标签列表、最大迭代次数

# 选择K个点作为初始质心

c = [[12, 15, 13, 28, 24], [ 7, 11, 10, 19, 21],[12, 14, 11, 27, 23]]

label = ['A', 'B', 'C']

max = 20

调用函数,整理结果

grade = k_means(c, new_data, max, label)

grade = pd.Series(grade, index=data['学生姓名'])

print(grade)

实验结果

初始质心为[12, 15, 13, 28, 24], [ 7, 11, 10, 19, 21],[12, 14, 11, 27, 23]时,迭代2次即收敛,结果如下

学生姓名  小测1  小测2  小测3  期末成绩  项目答辩  成绩

张三  12  15  13  28  24  A

李四  7  11  10  19  21  B

王五  12  14  11  27  23  C

赵六  6  7  4  13  20  B

刘七  13  14  13  27  25  A

“python怎么实现K-means算法”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


文章题目:python怎么实现K-means算法
浏览地址:http://myzitong.com/article/pgegoe.html