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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。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
更新日志
2024年10月03日
2024年10月03日
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- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】