一、算法原理
K-mean算法属于无监视算法，就是我们不标定，让计算机自己将数据进行分类，具体算法流程我结合代码来讲解
K-mean算法
1、列数据
2、通过计算后将数据进行比较分类
3、各个类别进行计算得出各个相应的中心点
4、判断中心点是否相同，若得出不同值则继续算
5、画图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #1、先列出一列数组 y=np.array([[2,3],[2,2],[3,4],[1,2],[9,8],[8,8],[8,7],[9,9],[1,5],[2,4],[7.9,7],[8.9,9],[2,1],[7,9],[9,7],[8,8],[9,7],[8,8.5]]) #2，方便画图 x_scatter=[data[0] for data in y] y_scatter=[data[1] for data in y] #3，分类 0类，1类 k=[0,1] #3，先给出两个点 y_center=np.array([[7,7],[9,9]],dtype=np.float64) y_center_new=np.copy(y_center) #4，用于判断是否退出 flag = True #5，用于后者分类 y_res=np.zeros(len(y)) #6，用于判断是否退出 tmp=0 while flag and tmp<10: tmp+=1 for i in range(len(y)): # y里面的点数 item=y[i] # 二维数组里面的一维数组 d0=(item[0]-y_center[0][0])**2+(item[1]-y_center[0][1])**2 print("d0 is ",d0) d1=(item[0]-y_center[1][0])**2+(item[1]-y_center[1][1])**2 print("d1 is ",d1) y_res[i]=0 if d0>d1 else 1 # 测距分类 y_res_like_0=[[i,i] for i in y_res] # 二维列表，里面非0即1 temp_center=y*y_res_like_0 # 乘0得0，乘1得1 ####关键，到后面中心点不会动的原因是，y中分类已经分的固定了，每次计算用都是固定的几个数 y_center_new[0]=np.sum(temp_center,axis=0)/np.sum(y_res) # x坐标求和，y坐标求和，以及得到的y_res(1的求和) y_res_like_1=[[1-i,1-i] for i in y_res] # 二维列表，里面非0即1 temp_center=y*y_res_like_1 # 乘0得0，乘1得1 ####关键，到后面中心点不会动的原因是，y中分类已经分的固定了，每次计算用都是固定的几个数 y_center_new[1]=np.sum(temp_center,axis=0)/(len(y_res)-np.sum(y_res)) #y_res的总数减去1的总数等于0的总数 if(y_center !=y_center_new).any(): # 判断前后两次中心点是否相同 y_center = y_center_new else: flag = False # 相同直接退出 #7画图 plt.scatter(x_scatter,y_scatter,c='blue',marker='.') plt.scatter([y_center[0][0],y_center[1][0]],[y_center[0][1],y_center[1][1]],c="red",s=100,marker='*') plt.title("K-means") plt.show()
三、测试结果
计算机自己第一次分类的结果
计算机自己第二次分类的结果
计算机自己第二次分类的结果
可知分类的两个中心点已经确定
