python有没有内置kmeans函数

以下是一个使用Python编写的k-means聚类算法的示例代码，其中使用了NumPy和Matplotlib库。

import numpy as npimport matplotlibpyplot as pltdef k_means(X, K, max_iters): """

k-means聚类算法

:param X: 数据集，每一行代表一个样本

:param K: 聚类数

:param max_iters: 最大迭代次数

:return: 聚类中心和每个样本所属的簇

"""

m, n = Xshape # 初始化聚类中心

centroids = X[nprandomchoice(m, K, replace=False), :] # 迭代更新聚类中心

for i in range(max_iters): # 计算每个样本距离所有聚类中心的距离

distances = npsqrt(npsum((X[:, npnewaxis, :] - centroids) 2, axis=2)) # 找到距离每个样本最近的聚类中心

labels = npargmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心

for j in range(K):

centroids[j, :] = npmean(X[labels == j, :], axis=0) return centroids, labels# 生成随机数据集X = nprandomrand(100, 2)# 调用k-means聚类算法centroids, labels = k_means(X, 3, 10)# 可视化结果pltscatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)

pltscatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='r', marker='x')

pltshow()

该示例代码中，k_means函数接受三个参数：数据集X、聚类数K和最大迭代次数max_iters。在函数内部，首先随机选择K个样本作为初始聚类中心，然后迭代更新聚类中心，直到达到最大迭代次数或者聚类中心不再变化。在每次迭代中，计算每个样本距离所有聚类中心的距离，找到距离最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置。最终返回聚类中心和每个样本所属的簇。

在示例代码中，我们生成了一个随机数据集，并将聚类数设置为3。运行程序后，可以看到数据集被分成了3个簇，并且聚类中心用红色的叉号表示。

一，K-Means聚类算法原理

k-means 算法接受参数 k

；然后将事先输入的n个数据对象划分为

k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对

象”（引力中心）来进行计算的。

K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

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