实现 k-Means 聚类算法

[编程题]实现 k-Means 聚类算法

编写一个实现 k-Means 聚类算法的 Python 函数。

该函数应该接受输入并生成最终质心的列表。 k-Means 聚类是一种用于将n点划分为k簇的方法，目标是将相似的点分组在一起，并用其"中心"（称为质心）表示每个组。

函数输入4个参数
points ：点列表，其中每个点都是一个坐标元组
k ：表示要形成的簇数的整数
initial_centroids ：初始质心点列表，每个点都是一个坐标元组
max_iterations ：表示要执行的最大迭代次数的整数

函数返回：簇的最终质心的列表，其中每个质心都四舍五入，保留小数点后四位，用元组表示。

示例1

输入

[(1, 2), (1, 4), (1, 0), (10, 2), (10, 4), (10, 0)]
2
[(1, 1), (10, 1)]
10

[(1.0, 2.0), (10.0, 2.0)]

1.对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。
2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。

算法知识视频讲解

牛客题解官

发表于 2025-02-05 16:01:10

k-Means 聚类算法（k-Means Clustering）是一种常用的聚类算法，用于将数据集分为个簇。具体步骤如下：随机选择个点作为初始聚类中心。将每个点分配到最近的聚类中心本题使用欧几里得距离作为距离度量，即更新聚类中心为每个簇的平均值。重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变展开全文

机器学习

难度：

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