乙個簇中所有資料的均值μ(j),通常被稱為這個簇的「質心(centroids)」,j表示第j個簇。在乙個二維平面中,一簇資料點的質心的橫座標就是這一簇資料點的橫座標的均值,質心的縱座標就是這一簇資料點的縱座標的均值，同理可推廣至高維空間。
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在乙個二維平面中,一簇資料點的質心的橫座標就是這一簇資料點的橫座標的均值,質心的縱座標就是這一簇資料點的縱座標的均值，同理可推廣至高維空間。
#計算質心
defcal_cmass
(data)
:'''
input:data(ndarray):資料樣本
output:mass(ndarray):資料樣本質心
'''cmass = np.mean(data,axis=0)
return cmass
cmass = cal_cmass([[
8,8,
8],[
7,7,
7],[
9,9,
9]])
# [8. 8. 8.]
import numpy as np
#計算樣本間距離
defdistance
(x, y, p=2)
:'''
input:x(ndarray):第乙個樣本的座標
y(ndarray):第二個樣本的座標
p(int):等於1時為曼哈頓距離，等於2時為歐氏距離
output:distance(float):x到y的距離
'''
dis2 = np.
sum(np.
abs(x-y)
**p)
# 計算
dis = np.power(dis2,
1/p)
return dis
#計算每個樣本到質心的距離，並按照從小到大的順序排列
defsorted_list
(data,cmass)
:'''
input:data(ndarray):資料樣本
cmass(ndarray):資料樣本質心
output:dis_list(list):排好序的樣本到質心距離
'''dis_list =
for i in
range
(len
(data)):
# 遍歷data資料，與質心cmass求距離[:
])) dis_list =
sorted
(dis_list)
# 排序
return dis_list
list
= sorted_list([[
8,8,
8],[
7,7,
7],[
9,9,
9]],cmass)
# [0.0, 1.7320508075688772, 1.7320508075688772]
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