前言：
今天在宿舍弄了一个下午的代码，总算还好，把这个东西算是熟悉了，还不算是力竭，只算是知道了怎么回事。今天就给大家分享一下我的代码。代码可以运行，运行的Python环境是Python3.6以上的版本，需要用到Python中的numpy、matplotlib包，这一部分代码将K-means算法进行了实现。当然这还不是最优的代码，只是在功能上已经实现了该算法的功能。
代码部分：
1 import numpy as np
2 import random
3 from matplotlib import pyplot as plt
4
5 class K_means(object):
6 def __init__(self,X,k,maxIter):
7 self.X = X#数据集 是一个矩阵
8 self.k = k#所需要分的类的数
9 self.maxIter = maxIter#所允许的程序执行的最大的循环次数
10
11 def K_means(self):
12 row,col = self.X.shape#得到矩阵的行和列
13
14 dataset = np.zeros((row,col + 1))#新生成一个矩阵，行数不变，列数加1 新的列用来存放分组号别 矩阵中的初始值为0
15 dataset[:,:-1] = self.X
16 print("begin:dataset:\n" + repr(dataset))
17 # centerpoints = dataset[0:2,:]#取数据集中的前两个点为中心点
18 centerpoints = dataset[np.random.randint(row,size=k)]#采用随机函数任意取两个点
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20 centerpoints[:,-1] = range(1,self.k+1)
21 oldCenterpoints = None #用来在循环中存放上一次循环的中心点
22 iterations = 1 #当前循环次数
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24 while not self.stop(oldCenterpoints,centerpoints,iterations):
25 print("corrent iteration:" + str(iterations))
26 print("centerpoint:\n" + repr(centerpoints))
27 print("dataset:\n" + repr(dataset))
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29 oldCenterpoints = np.copy(centerpoints)#将本次循环的点拷贝一份 记录下来
30 iterations += 1
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32 self.updateLabel(dataset,centerpoints)#将本次聚类好的结果存放到矩阵中
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34 centerpoints = self.getCenterpoint(dataset)#得到新的中心点，再次进行循环计算
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36 np.save("kmeans.npy", dataset)
37 return dataset
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39 def stop(self,oldCenterpoints,centerpoints,iterations):
40 if iterations > self.maxIter:
41 return True
42 return np.array_equal(oldCenterpoints,centerpoints)#返回两个点多对比结果
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45 def updateLabel(self,dataset,centerpoints):
46 row,col = self.X.shape
47 for i in range(0,row):
48 dataset[i,-1] = self.getLabel(dataset[i,:-1],centerpoints)
49 #[i,j] 表示i行j列
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51 #返回当前行和中心点之间的距离最短的中心点的类别，即当前点和那个中心点最近就被划分到哪一部分
52 def getLabel(self,datasetRow,centerpoints):
53 label = centerpoints[0, -1]#先取第一行的标签值赋值给该变量
54 minDist = np.linalg.norm(datasetRow-centerpoints[0, :-1])#计算两点之间的直线距离
55 for i in range(1, centerpoints.shape[0]):
56 dist = np.linalg.norm(datasetRow-centerpoints[i, :-1])
57 if dist < minDist:#当该变距离中心点的距离小于预设的最小值，那么将最小值进行更新
58 minDist = dist
59 label = centerpoints[i,-1]
60 print("minDist:" + str(minDist) + ",belong to label:" + str(label))
61 return label
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63 def getCenterpoint(self,dataset):
64 newCenterpoint = np.zeros((self.k,dataset.shape[1]))#生成一个新矩阵，行是k值，列是数据集的列的值
65 for i in range(1,self.k+1):
66 oneCluster = dataset[dataset[:,-1] == i,:-1]#取出上一次分好的类别的所有属于同一类的点，对其求平均值
67 newCenterpoint[i-1, :-1] = np.mean(oneCluster,axis=0)#axis=0表示对行求平均值，=1表示对列求平均值
68 newCenterpoint[i-1, -1] = i#重新对新的中心点进行分类，初始类
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70 return newCenterpoint
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72 #将散点图画出来
73 def drawScatter(self):
74 plt.xlabel("X")
75 plt.ylabel("Y")
76 dataset = self.K_means()
77 x = dataset[:, 0] # 第一列的数值为横坐标
78 y = dataset[:, 1] # 第二列的数值为纵坐标
79 c = dataset[:, -1] # 最后一列的数值用来区分颜色
80 color = ["none", "b", "r", "g", "y","m","c","k"]
81 c_color = []
82
83 for i in c:
84 c_color.append(color[int(i)])#给每一种类别的点都涂上不同颜色，便于观察
85
86 plt.scatter(x=x, y=y, c=c_color, marker="o")#其中x表示横坐标的值，y表示纵坐标的
87 # 值，c表示该点显示出来的颜色，marker表示该点多形状，‘o’表示圆形
88 plt.show()
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91 if __name__ == ‘__main__‘:
92
93
94 ‘‘‘
95 关于numpy中的存储矩阵的方法，这里不多介绍，可以自行百度。这里使用的是
96 np.save("filename.npy",X)其中X是需要存储的矩阵
97 读取的方法就是代码中的那一行代码，可以不用修改任何参数，导出来的矩阵和保存之前的格式一模一样，很方便。
98 ‘‘‘
99 # X = np.load("testSet-kmeans.npy")#从文件中读取数据
100 #自动生成数据
101 X = np.zeros((1,2))
102 for i in range(1000):
103 X = np.row_stack((X,np.array([random.randint(1,100),random.randint(1,100)])))
104 k = 5 #表示待分组的组数
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106 kmeans = K_means(X=X,k=k,maxIter=100)
107 kmeans.drawScatter()
显示效果：
原文地址：https://www.cnblogs.com/jums/p/10420603.html
时间： 2024-11-09 01:45:15