k-means算法实现python

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 两点距离
def distance(e1, e2):return np.sqrt((e1[0]-e2[0])**2+(e1[1]-e2[1])**2)# 集合中心
def means(arr):return np.array([np.mean([e[0] for e in arr]), np.mean([e[1] for e in arr])])# arr中距离a最远的元素，用于初始化聚类中心
def farthest(k_arr, arr):f = [0, 0]max_d = 0for e in arr:d = 0for i in range(k_arr.__len__()):d = d + np.sqrt(distance(k_arr[i], e))if d > max_d:max_d = df = ereturn f# arr中距离a最近的元素，用于聚类
def closest(a, arr):c = arr[1]min_d = distance(a, arr[1])arr = arr[1:]for e in arr:d = distance(a, e)if d < min_d:min_d = dc = ereturn cif __name__=="__main__":## 生成二维随机坐标（如果有数据集就更好）arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :]  # 取所有数据的第0列到最后一列数据，100是上限，默认下限为0# print(arr)## 初始化聚类中心和聚类容器m = 5r = np.random.randint(arr.__len__() - 1)k_arr = np.array([arr[r]])    # 取到随机一个数据print(k_arr)cla_arr = [[]]for i in range(m-1):k = farthest(k_arr, arr)# print("k:",k)k_arr = np.concatenate([k_arr, np.array([k])])  # 竖着拼接这两个元素# print("k_arr",k_arr)cla_arr.append([])# print("cla:",cla_arr)## 迭代聚类n = 20cla_temp = cla_arrfor i in range(n):    # 迭代n次for e in arr:    # 把集合里每一个元素聚到最近的类ki = 0        # 假定距离第一个中心最近min_d = distance(e, k_arr[ki])for j in range(1, k_arr.__len__()):if distance(e, k_arr[j]) < min_d:    # 找到更近的聚类中心min_d = distance(e, k_arr[j])ki = jcla_temp[ki].append(e)# 迭代更新聚类中心for k in range(k_arr.__len__()):if n - 1 == i:breakk_arr[k] = means(cla_temp[k])cla_temp[k] = []print(cla_temp)## 可视化展示col = ['HotPink', 'Aqua', 'Chartreuse', 'yellow', 'LightSalmon']for i in range(m):plt.scatter(k_arr[i][0], k_arr[i][1], linewidth=10, color=col[i])plt.scatter([e[0] for e in cla_temp[i]], [e[1] for e in cla_temp[i]], color=col[i])plt.show()

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