Python聚类算法之基本K均值实例详解

yipeiwu_com5年前Python基础

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。

相关文章

解决python xx.py文件点击完之后一闪而过的问题

解决python xx.py文件点击完之后一闪而过的问题

1.问题复现: 有时候我们去点击.py文件 文件里明明有打印信息,却一闪而过,没有任何显示 比如以下内容 #!/usr/local/bin/python import sys pri...

python飞机大战 pygame游戏创建快速入门详解

python飞机大战 pygame游戏创建快速入门详解

本文实例讲述了python飞机大战 pygame游戏创建。分享给大家供大家参考,具体如下: 目标 项目准备 使用 pygame 创建图形窗口 理解 图像 并实现图像绘制...

python如何使用socketserver模块实现并发聊天

这篇文章主要介绍了python如何使用socketserver模块实现并发聊天,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 利用so...

python装饰器原理与用法深入详解

本文实例讲述了python装饰器原理与用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 你会Python嘛? 我会! 那你给我讲下Python装饰器吧! Python装饰器啊?我没用过哎 以上...

使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪...