机器学习-1-k-means-优快云博客

本文详细介绍了如何使用Python和NumPy库实现K-means聚类算法，并通过一个具体的数据集进行测试，展示了从数据准备到算法应用及结果展示的全过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 进入命令行

pip3 install numpy

2. 测试k-means

from numpy import *
import operator
def createDataSet():
    group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
    labels = ['A','A','B','B']
    return group, labels
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet ##矩阵相减
    sqDiffMat = diffMat**2 ##差值平方
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    sortedDistIndicies = sqDistances.argsort() ##对距离进行排序
    classCount={} ##新建字典,字典常用于排序
    for i in range(k): ##对字典进行排序,字典以labal作为key,数值为kmean的数值
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
        sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
        print("dictionary",sortedClassCount)
    return sortedClassCount[0][0]
group,labels=createDataSet()
result=classify0([0.5,0.5], group, labels, 3)
print(result) ##显示结果

3. 查看结果