作业8
2018-10-27 12:02 cqchenqin 阅读(229) 评论(0) 编辑 收藏 举报#1.用python实现K均值算法:K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤:
#(1)选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心;
import numpy as np
x=np.random.randint(1,100,[20,1])
y=np.zeros(20)
k=3
#初始聚类中心数组
def initcenter(x,k):
return x[0:k].reshape(k)
#(2)对于样本中的数据对象,根据它们与这些聚类中心的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类;
#数组中的值,与聚类中心最小距离所在类别的索引号
def nearest(kc,i):
d=(abs(kc-i))
w=np.where(d == np.min(d))
return w[0][0]
#遍历计算各类新均值
def xclassify(x,y,kc):
for i in range(x.shape[0]):
y[i]=nearest(kc,x[i])
return y
kc=initcenter(x,k)
y=xclassify(x,y,kc)
print(kc,y)
#(3)更新聚类中心:将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心,计算目标函数的值;
def kcmean(x,y,kc,k):
l = list(kc)
flag = False
for c in range(k):
print(c)
m = np.where(y == c)
n=np.mean(x[m])
if l[c] != n:
l[c] = n
flag = True #聚类中心发生变化
print(l,flag)
return (np.array(l),flag)
k = 3
kc = initcenter(x,k)
flag = True
print(x,y,kc,flag)
#(4)判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变,若不变,则输出结果,若改变,则返回2)。
#对数组的每个值分类
while flag:
y = xclassify(x, y, kc)
kc, flag = kcmean(x, y, kc, k)
print(y, kc, type(kc))
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1482919/201810/1482919-20181025212026730-1896482434.jpg)
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1482919/201810/1482919-20181025212157433-965572036.jpg)
#2.鸢尾花花瓣长度数据做聚类并用散点图显示。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() x = iris.data[:,1] y = np.zeros(150) #初始聚类中心数组 def initcent(x,k): return x[0:k].reshape(k) #数组中的值,与聚类中心最小距离所在类别的索引号 def nearest(kc,i): d=(abs(kc-i)) w=np.where(d == np.min(d)) return w[0][0] #计算各类新均值 def kcmean(x,y,kc,k): l=list(kc) flag=False for c in range(k): print(c) m = np.where(y == c) #print(m,x[m]) n=np.mean(x[m]) #print(kc[c],n) if l[c] !=n: l[c]=n flag=True #聚类中心发生变化 print(l,flag) return(np.array(l),flag) #对数组的每个值分类 def xclassify(x, y, kc): for i in range(x.shape[0]): y[i]=nearest(kc,x[i]) return y k=3 kc=initcent(x,k) flag=True print(x,y,kc,flag) while flag: y = xclassify(x, y, kc) kc,flag = kcmean(x, y, kc, k) print(y,kc,type(kc)) print(x,y) plt.scatter(x,x,c=y,s=50,cmap='rainbow'); plt.show()
#3.鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() print(iris) X=iris.data print(X) from sklearn.cluster import KMeans est = KMeans(n_clusters=3) est.fit(X) kc = est.cluster_centers_ y_kmeans = est.predict(X) #预测每个样本的聚类索引 print(y_kmeans,kc) print(kc.shape,y_kmeans.shape) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y_kmeans,s=50,cmap='rainbow') plt.show()
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1482919/201810/1482919-20181025114350007-35462136.png)
4. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt data = load_iris() iris = data.data petal_len = iris print(petal_len) k_means = KMeans(n_clusters=3) #三个聚类中心 result = k_means.fit(petal_len) #Kmeans自动分类 kc = result.cluster_centers_ #自动分类后的聚类中心 y_means = k_means.predict(petal_len) #预测Y值 plt.scatter(petal_len[:,0],petal_len[:,2],c=y_means, marker='*', label='see') plt.show()