Phân cụm K-means

Khó

AIhọc không giám sátphân cụm4 test · 12 giây · sai số 1e-5

Chạy thuật toán K-means đúng iters vòng, bắt đầu từ các tâm cụm centers. Mỗi vòng:

1. Gán mỗi điểm vào tâm gần nhất (khoảng cách Euclid; bằng nhau thì chọn tâm có chỉ số nhỏ hơn).

2. Cập nhật mỗi tâm = trung bình các điểm thuộc cụm đó. Cụm rỗng thì giữ nguyên tâm cũ.

Trả về các tâm sau cùng.

Viết hàm

kmeans(X, centers, iters)

Tham số

Ma trận (k, d).

Tham số

X = [[0,0],[0,1],[10,10],[10,11]]
centers = [[0,0],[10,10]]
iters = 1

Kết quả

[[0.0,0.5],[10.0,10.5]]

Hai cụm rõ ràng

Tham số

X = [[1],[2],[3]]
centers = [[100],[2]]
iters = 3

Kết quả

[[100.0],[2.0]]

Tâm [100] không có điểm nào → giữ nguyên

Python · NumPy

import numpy as np


def kmeans(X, centers, iters):
    """Phân cụm K-means"""
    # TODO: viết code của bạn ở đây
    pass

import numpy as np


def kmeans(X, centers, iters):
    """Phân cụm K-means"""
    # TODO: viết code của bạn ở đây
    pass

Bấm “Chạy thử” để gọi kmeans() với 2 ví dụ trong đề và so sánh kết quả. Dùng print() thoải mái để gỡ lỗi.