python实现K-means算法（步骤详细）

zhangtt123

[color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]K-means 聚类算法
! z6 C! F9 h% c9 g2 ]" f
; v( o; q1 j7 J1 m) ^3 k

• 特点
  
  • 对初始化敏感。初始点选择的不同，可能会产生不同的聚类结果
  • 最终会收敛。不管初始点如何选择，最终都会收敛
    
• 算法思想
    M* u6 R$ I* D

   [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]
- B0 v& J, q* e, M* o: l[color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]代码实现实验目的

• 根据下列成绩单，将5名同学成绩归为A类、B类、C类。

• 限制：使用Kmeans算法实现，但不直接调用sklearn第三方库的KMeans函数。

  
  6 B0 }6 H+ [5 R6 V1 @

学生姓名	小测1	小测2	小测3	期末成绩	项目答辩	成绩
张三	12	15	13	28	24	？
李四	7	11	10	19	21	？
王五	12	14	11	27	23	？
赵六	6	7	4	13	20	？
刘七	13	14	13	27	25	？

实验步骤1. 数据准备

• 将数据储存为csv文件，格式如下

  

• 在从csv文件中读取数据，并选取可用的数据（排除姓名列）

  
  

2. KMeans算法实现

• KMeans算法涉及两点之间距离的计算，我们提前写好一个函数：输入两个点的坐标，返回两点之间的欧氏距离

  
• [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]函数k_means(c,data,max,label)实现KMeans算法：
• [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]a. 输入：质心列表c，待聚类数据data，最大迭代次数max，标签列表label
• [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]b. 计算data中的每个点分别到3个质心的欧式距离，得到一个矩阵metrix
• 
• [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]c. 比较矩阵metrix同一列的数值大小，将对应的学生划归距离较短的质心所属的类，将标签存储为列表.
• [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]
• [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]d. 重新计算质心的坐标，新质心的坐标=被划归同一类点的坐标的平均值
• [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]

• e. 重复b~d，直到质心坐标不再变化或达到最大迭代次数

  f. 返回标签列表
  $ ]4 {$ q! N/ J5 \
  • 完整函数如下
  • 
    

3. 设置参数，调用函数，得到结果

• 设置初始质心、标签列表、最大迭代次数

  

• 调用函数，整理结果

• 

  
  

实验结果

• 初始质心为[12, 15, 13, 28, 24], [ 7, 11, 10, 19, 21],[12, 14, 11, 27, 23]时，迭代2次即收敛，结果如下
  

4 B5 x3 v7 D) D, l  u# M6 {9 ~

学生姓名	小测1	小测2	小测3	期末成绩	项目答辩	成绩
张三	12	15	13	28	24	A
李四	7	11	10	19	21	B
王五	12	14	11	27	23	C
赵六	6	7	4	13	20	B
刘七	13	14	13	27	25	A

) g) j, M% S$ ^; Y% |& p# k2 T原文地址：
https://blog.csdn.net/qq_39753778/article/details/106159732?utm_medium=distribute.pc_category.319779.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_category.319779.nonecase
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七点半的眼睛

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