本文介绍了如何使用NumPy库实现K-Means聚类算法，详细解析了核心函数的实现，并提供了一个将100个二维数据点分为两个簇的示例。K-Means算法适用于图像分割、用户分群等领域，NumPy的使用提高了算法的计算效率和实现的便捷性。
K-Means是一种常用的聚类算法，它可以将数据集分成K个不同的簇，并使得簇内的数据点相似度最大化，而簇间的相似度最小化。在本文中，我们将使用NumPy库实现K-Means算法，并通过一个示例来演示其用法。
首先，我们需要导入NumPy库：
import numpy as np
接下来，我们需要定义K-Means算法的核心函数。该函数将接收一个数据集和要分成的簇的数量K作为输入，并返回一个包含每个数据点所属簇的标签的数组。下面是该函数的实现：
def k_means(data, K):
# 随机选择K个初始聚类中心
centers = data
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
10万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
