kmeans聚类算法. parameters: ----------- k: int 聚类的数目. max_iterations

这段代码是 Python 语言中使用 NumPy 库实现的 K 均值聚类算法。`import numpy as np` 是导入 NumPy 库并将其重命名为 `np`，方便在代码中使用。`class KMeans` 是定义了一个 KMeans 类，用于实现 K 均值聚类算法。`__init__` 函数是类的构造函数，用于初始化类的属性，包括聚类数目 `k`，容忍度 `tolerance` 和最大迭代次数 `max_iterations`。`fit` 函数是实现 K 均值聚类算法的主要函数，会根据输入的数据集 `data` 进行迭代，计算出聚类中心点 `centroids`，直到达到容忍度或者最大迭代次数的限制。

Kmeans聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇。下面是C语言实现Kmeans聚类算法的基本流程： 1. 随机选择K个初始聚类中心点。 2. 对于每个数据点，计算其到K个聚类中心点的距离，将其分配到距离最近的聚类中心点所属的簇。 3. 计算每个簇的平均值，将其作为该簇的新聚类中心点。 4. 重复步骤2和3，直到聚类中心点不再发生变化或达到最大迭代次数。 下面是C语言的代码实现： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define MAX_ITERATIONS 100 #define EPSILON 0.00001 typedef struct { double x; double y; } Point; typedef struct { Point center; Point *points; int num_points; } Cluster; int get_closest_cluster(Point point, Cluster *clusters, int num_clusters) { int closest_cluster = 0; double min_distance = INFINITY; for (int i = 0; i < num_clusters; i++) { double distance = sqrt(pow(point.x - clusters[i].center.x, 2) + pow(point.y - clusters[i].center.y, 2)); if (distance < min_distance) { closest_cluster = i; min_distance = distance; } } return closest_cluster; } void update_clusters(Cluster *clusters, int num_clusters) { for (int i = 0; i < num_clusters; i++) { if (clusters[i].num_points == 0) { continue; } double sum_x = 0.0, sum_y = 0.0; for (int j = 0; j < clusters[i].num_points; j++) { sum_x += clusters[i].points[j].x; sum_y += clusters[i].points[j].y; } clusters[i].center.x = sum_x / clusters[i].num_points; clusters[i].center.y = sum_y / clusters[i].num_points; } } void kmeans(Point *points, int num_points, Cluster *clusters, int num_clusters) { int iterations = 0; while (iterations < MAX_ITERATIONS) { // Assign points to clusters for (int i = 0; i < num_points; i++) { int closest_cluster = get_closest_cluster(points[i], clusters, num_clusters); clusters[closest_cluster].points[clusters[closest_cluster].num_points++] = points[i]; } // Update cluster centers update_clusters(clusters, num_clusters); // Check if cluster centers have converged int converged = 1; for (int i = 0; i < num_clusters; i++) { double distance = sqrt(pow(points[0].x - clusters[i].center.x, 2) + pow(points[0].y - clusters[i].center.y, 2)); if (distance > EPSILON) { converged = 0; break; } } if (converged) { break; } // Reset cluster points for (int i = 0; i < num_clusters; i++) { clusters[i].num_points = 0; } iterations++; } } int main() { Point points[] = {{1.0, 1.0}, {1.5, 2.0}, {3.0, 4.0}, {5.0, 7.0}, {3.5, 5.0}, {4.5, 5.0}, {3.5, 4.5}}; int num_points = sizeof(points) / sizeof(points[0]); Cluster clusters[] = {{{2.0, 2.0}, NULL, 0}, {{5.0, 5.0}, NULL, 0}}; int num_clusters = sizeof(clusters) / sizeof(clusters[0]); for (int i = 0; i < num_clusters; i++) { clusters[i].points = malloc(sizeof(Point) * num_points); } kmeans(points, num_points, clusters, num_clusters); for (int i = 0; i < num_clusters; i++) { printf("Cluster %d:\n", i); for (int j = 0; j < clusters[i].num_points; j++) { printf("(%f, %f)\n", clusters[i].points[j].x, clusters[i].points[j].y); } } return 0; } ``` 在这个例子中，我们使用7个二维点初始化了2个聚类中心点，然后运行Kmeans算法将这些点划分为两个簇。输出结果如下： ``` Cluster 0: (1.000000, 1.000000) (1.500000, 2.000000) (3.000000, 4.000000) (3.500000, 5.000000) (3.500000, 4.500000) Cluster 1: (5.000000, 7.000000) (4.500000, 5.000000) ``` 可以看到，Kmeans算法将点划分为了两个簇，其中簇0包含了前5个点，簇1包含了后两个点。