编程语言自选，基础要求是能够使用已有软件库的函数，高级要求是自己编写所有函数：1. 使用k-mea？
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发布时间：2023-04-01 06:46
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时间：2023-11-18 03:27
以下是一个使用Python编写的k-means聚类算法的示例代码，其中使用了NumPy和Matplotlib库。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef k_means(X, K, max_iters): """
k-means聚类算法
:param X: 数据集，每一行代表一个样本
:param K: 聚类数
:param max_iters: 最大迭代次数
:return: 聚类中心和每个样本所属的簇
"""
m, n = X.shape # 初始化聚类中心
centroids = X[np.random.choice(m, K, replace=False), :] # 迭代更新聚类中心
for i in range(max_iters): # 计算每个样本距离所有聚类中心的距离
distances = np.sqrt(np.sum((X[:, np.newaxis, :] - centroids) ** 2, axis=2)) # 找到距离每个样本最近的聚类中心
labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心
for j in range(K):
centroids[j, :] = np.mean(X[labels == j, :], axis=0) return centroids, labels# 生成随机数据集X = np.random.rand(100, 2)# 调用k-means聚类算法centroids, labels = k_means(X, 3, 10)# 可视化结果plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='r', marker='x')
plt.show()
该示例代码中，k_means函数接受三个参数：数据集X、聚类数K和最大迭代次数max_iters。在函数内部，首先随机选择K个样本作为初始聚类中心，然后迭代更新聚类中心，直到达到最大迭代次数或者聚类中心不再变化。在每次迭代中，计算每个样本距离所有聚类中心的距离，找到距离最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置。最终返回聚类中心和每个样本所属的簇。
在示例代码中，我们生成了一个随机数据集，并将聚类数设置为3。运行程序后，可以看到数据集被分成了3个簇，并且聚类中心用红色的叉号表示。
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