python 实现kmeans聚类

编程中在做数值相等判断的时候，直接使用==判断并不可靠。实际上经过运算后的两个值（浮点型）并不可能完全一致，可能会因为小数点后的些许差异导致判断为false。
比如：

print 1e-5 == 1e-6 //这肯定是false,但是实际这两个值可以看作近似相等。

在kmeans中判断是否结束循环，就是判断重新计算的聚类中心点是否和原聚类中心点一致，实际上新旧聚类中心点之间会有一个可允许的误差。修改代码如下：

import numpy as np
def kmeans(data, n, m, k):
    rarray = np.random.random(size=k)
    rarray = np.floor(rarray*n)
    rarray.astype(int)
    cls = np.zeros([1,n],np.int)            
    center = np.take(data,rarray)
    pcenter = np.zeros([k,m])
    end = True
    while end:
        for i in xrange(n):
            tmp = data[i] - center
            tmp = np.square(tmp)
            tmp = np.sum(tmp,axis=1)
            cls[i] = np.argmin(tmp)
        center = np.zeros([k,m])
        count = np.zeros([1,k],np.int)
        for i in xrange(n):
            center[cls[i]]=center[cls[i]]+data[i]
            count[cls[i]]= count[cls[i]]+1
        if np.sum(center/count - pcenter) <= 1e-4:
            end = False
        pcenter = center/count

posted on 2018-03-30 11:47 jujua 阅读(885) 评论(0) 收藏举报