时间:2021-05-23
k-means聚类算法
k-means是发现给定数据集的k个簇的算法,也就是将数据集聚合为k类的算法。
算法过程如下:
1)从N个文档随机选取K个文档作为质心
2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类,我们一般取欧几里得距离
3)重新计算已经得到的各个类的质心
4)迭代步骤(2)、(3)直至新的质心与原质心相等或迭代次数大于指定阈值,算法结束
算法实现
随机初始化k个质心,用dict保存质心的值以及被聚类到该簇中的所有data。
对dataSet中的所有数据进行一次聚类。返回值cents为dict类型的数据,int类型的key,list类型的value。其中cents[i][0]为质心位置,cents[i][1]为存储该簇中所有data的列表。
k-means主方法
结果测试
数据集(虚构)
2 3 2.54
2 1 0.72
3 5 3.66
4 3 1.71
3.11 5.29 4.13
4.15 2 3.1
3.12 3.33 3.72
1.49 5 2.6
3 5 2.88
3.9 1.78 2.56
-2 3 5
3 1 0.4
-2 1 2.2
-3 0 1.7
-4 1 2
8 -1 0
2 3.2 7.1
1 3 5
2 4 3
0.1 2 5.4
2 0 5.54
2 1 1.72
3 5 2.66
1 8 1.71
5.11 1.29 4.13
7.15 2 7.1
1.12 5.33 4.72
6.49 4 3.6
4 8 6.88
1.9 5.78 6.56
-2 -3 2.5
1 -1 2.4
-2 1 3.2
-1 0 5.7
-2 3 2
1 -1 4
3 4.2 6.1
5 2 5
3 5.7 13
0.9 2.9 1.4
画图方法
测试及结果展示(红点表示质心)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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