K-MEANS 算法的简单实现

目的是为了自己熟悉 K 均值的过程

思路：

如何写一个 KMEANS 算法呢
我们就做一个最简单的，所有的数据都是点，也就是只有横纵坐标。
数据的格式我们用一个数组来进行表示，数组有两个值，一个是 x 的值，另一个是 y 的值
x = [1,1,2,2,4,4,5,5]
y = [1,2,1,2,4,5,4,5]

步骤：

1. 通过要分成的类别数目随机找到中心点
2. 遍历所有根据中心点计算距离，比较距离进行分类
3. 在每一个类别中，求平均点，再次遍历所有点重新进行分类，以此往复知道类别中的数量不再变化，或者达到最大迭代步数

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如何写一个 KMEANS 算法呢
我们就做一个最简单的，所有的数据都是点，也就是只有横纵坐标。
数据的格式我们用一个数组来进行表示，数组有两个值，一个是 x 的值，另一个是 y 的值
x = [1,1,2,2,4,4,5,5]
y = [1,2,1,2,4,5,4,5]步骤：1. 通过要分成的类别数目随机找到中心点2. 遍历所有根据中心点计算距离，比较距离进行分类3. 在每一个类别中，求平均点，再次遍历所有点重新进行分类，以此往复知道类别中的数量不再变化，或者达到最大迭代步数"""
import copy
import math
import random
import numpy as np
x = [1, 1, 2, 2, 4, 4, 5, 5,3.5,4.5]
y = [1, 2, 1, 2, 4, 5, 4, 5,3.4,3.5]def calc_dist(x, y):return math.sqrt((x[0] - x[1]) ** 2 + (y[0] - y[1]) ** 2);def KMEANS(dots: list, category: int, max_step: int):# 1. 随机找个类别个中心点X = dots[0]Y = dots[1]dots_len = len(X)centers = []for i in range(category):index = random.randint(0, dots_len - 1)centers.append([X[index], Y[index]])result = [] # 记录所有迭代的次数# 2. 根据中心点去计算距离step = 0while True :if step != 0 : # 这里就是第二步，重新计算中心点，如果中心点一致，那么就退出迭代old_centers = copy.deepcopy(centers)centers = []for key,value in result[step-1].items():sum = 0x_avg = 0for i in value[0]:sum += ix_avg = sum / len(value[0])sum = 0y_avg = 0for i in value[1]:sum += iy_avg = sum / len(value[1])centers.append([x_avg, y_avg])is_same = all(set(i) == set(j) for i, j in zip(old_centers, centers))if is_same :breakcategories = {}for i in range(len(centers)):categories[str(centers[i])] = [[], []]for i in range(dots_len):temp = {}for j in range(len(centers)):temp[str(centers[j])] = calc_dist([centers[j][0], X[i]], [centers[j][1], Y[i]])min_value_key = min(temp, key=temp.get)value = categories[min_value_key]value[0].append(X[i])value[1].append(Y[i])categories[min_value_key] = valueresult.append(categories)step += 1print(step)return result[len(result)-1]result = KMEANS([x,y],2,12)
print(result)
import matplotlib.pyplot as plt
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple', 'cyan', 'magenta']
step = 0
for value in result.values():color = colors[step]print(color)plt.scatter(value[0],value[1],c=color)step+=1plt.show()