K-means聚类算法Python实现

2020-02-07 10:06:53 阅读：359 来源： 互联网

标签：set means Python range points 聚类 np ax data

使用的数据集如下：https://download.csdn.net/download/qq_41938259/12141002

这是I/O

以下是代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np


def findDistance(x, y):
    return np.sqrt(np.sum(np.power(x-y, 2)))


def findPoints(data, k):
    m, n = np.shape(data)
    points = np.mat(np.zeros((k, n)))
    for i in range(n):
        min = np.min(data[:, i])
        I = float(np.max(data[:, i]) - min)
        points[:, i] = min + I * np.random.rand(k, 1)
    return points


def kMeans(data, k):
    m, n = np.shape(data)
    cluster = np.mat(np.zeros((m, 2)))
    points = findPoints(data, k)
    flag = True

    while flag:
        flag = False
        for i in range(m):
            minDistance = np.inf
            minIndex = -1
            for j in range(k):
                distance = findDistance(points[j, :], data[i, :])
                if distance < minDistance:
                    minDistance = distance
                    minIndex = j
            if cluster[i, 0] != minIndex:
                flag = True
            cluster[i, :] = minIndex, minDistance**2
        for p in range(k):
            pts = data[np.nonzero(cluster[:, 0].A == p)[0]]
            points[p, :] = np.mean(pts, axis=0)
    return points, cluster


if __name__ == '__main__':
    data = pd.read_csv("E:\\result.csv")
    data = pd.DataFrame({'x': data['value'], 'y': data['price']})
    data = data.to_numpy()

    k = 2

    a, b = kMeans(data, k)

    fig = plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100)
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.set_xlabel("$value$")
    ax.set_xticks(range(0, 250000, 25000))
    ax.set_ylabel("$price$")
    ax.set_yticks(range(0, 85000, 5000))
    ax.set_title('K-means')

    for i in range(k):
        pts = data[np.nonzero(b[:, 0].A == i)[0], :]
        ax.scatter(np.matrix(data[:, 0]).A[0], np.matrix(data[:, 1]).A[0], marker='o', s=90, color='b', alpha=0.2)
    ax.scatter(a[:, 0].flatten().A[0], a[:, 1].flatten().A[0], marker='*', s=900, color='r', alpha=0.9)
    plt.show()

END

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标签：set,means,Python,range,points,聚类,np,ax,data
来源： https://blog.csdn.net/qq_41938259/article/details/104206107

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