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python实现k均值算法示例(k均值聚类算法)

    来源: 互联网  发布时间:2014-10-04

    本文导语:  简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示。 代码如下:import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire(a, b):    return (a[0]- b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) **2 #init the 20 pointa = [2,4,3,6,7,8,2,3,5,6,12,10,15,16,11,10,19,17,16,13]b = [5,6...

简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示。

代码如下:

import pylab as pl

#calc Euclid squire
def calc_e_squire(a, b):
    return (a[0]- b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) **2

#init the 20 point
a = [2,4,3,6,7,8,2,3,5,6,12,10,15,16,11,10,19,17,16,13]
b = [5,6,1,4,2,4,3,1,7,9,16,11,19,12,15,14,11,14,11,19]

#define two k_value
k1 = [6,3]
k2 = [6,1]

#defint tow cluster
sse_k1 = []
sse_k2 = []
while True:
    sse_k1 = []
    sse_k2 = []
    for i in range(20):
        e_squire1 = calc_e_squire(k1, [a[i], b[i]])
        e_squire2 = calc_e_squire(k2, [a[i], b[i]])
        if (e_squire1


    
 
 

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