kmeans聚类算法python实现
以下是使用Python实现k均值（k-means）聚类算法的示例代码：
import numpy as npdef k_means(data, k, max_iterations=100):# 随机选择k个初始质心centroids = data[np.random.choice(range(len(data)), k)]for _ in range(max_iterations):# 计算每个样本与质心之间的距离distances = np.linalg.norm(data[:, np.newaxis] - centroids, axis=2)# 对每个样本，选取距离最近的质心作为其所属类别labels = np.argmin(distances, axis=1)# 更新质心位置为所属类别的平均值new_centroids = np.array([data[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])# 如果新的质心位置与旧的质心位置相同，则停止迭代if np.all(centroids == new_centroids):breakcentroids = new_centroidsreturn labels, centroids
这个示例代码中的data是输入的样本数据，每个样本是一个n维向量，其中n是特征的数量。k是要聚类的簇数，max_iterations是最大迭代次数。
函数k_means返回两个结果，labels是每个样本所属的聚类簇的标签，centroids是最终的质心位置。
你可以使用这个示例代码来实现k均值聚类算法。确保在调用函数时将你自己的数据作为参数传递进去。
你的名字
绝地灬酷狼
淩亂°似流年
我就是我
分手后的思念是犯贱
迷南。
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