2017年2月18日 K-means

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K-means clustering aims to partition the samples into k sets so as to miniize the sum of distances between each pointer to the K center
The algorithm proceeds by iterating two steps: cluster assignment step and center update step, until assignments no longer change.

from __future__ import division
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlinedata = load_iris()
X = data.data
y = data.targetclass myKMean:def compute_centers(self, X, predict, n_clusters):centers = []for c in range(n_clusters):centers.append(np.mean(X[np.where(predict == c)], axis=0))return np.array(centers)def compute_cluster(self, X, centers):predict = []for x in X:distances = [ np.sqrt(np.sum((x-c)**2)) for c in centers]predict.append(np.argmin(distances))return np.array(predict)def fit(self, X, n_clusters):predict = np.random.randint(n_clusters, size=X.shape[0])while True:self.centers = self.compute_centers(X, predict, n_clusters)p = self.compute_cluster(X, self.centers)if np.count_nonzero(predict - p) == 0:breakelse:predict = pdef predict(self, X):return self.compute_cluster(X, self.centers)km = myKMean()
km.fit(X, len(np.unique(y)))for i in range(data.target_names.shape[0]):Xi = X[np.where(y == i)]plt.scatter(Xi[:,0], Xi[:,1])plt.scatter(km.centers[:,0], km.centers[:,1], marker='x')

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