K 表示集群更新分配

Question

我正在运行 python 3 并正在实现一个 K 均值集群文件。我已经为欧几里德距离编写了函数，并分配了数据。现在我想更新分配并编写一个函数，该函数返回一个新字典，其值是质心键名，值是属于质心的点列表。

def update_assignment(data, centroids):

我知道我需要重用之前创建的 assign_data 函数。我想在不使用 numpy 的情况下做到这一点，但我完全被卡住了。寻找建议。我是否需要再次遍历数据并有一个比较先前距离的if 语句？似乎我不需要调用以前的距离，因为我已经为它创建了一个函数。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

是的，您需要遍历数据。初始化一个字典，其中每个质心都映射到一个空列表。然后对于每个数据点x，您可以使用列表推导来查找到每个质心的距离，例如：

[euclidean_distance(x, c) for c in centroids]

此列表中最小元素的索引标识新质心。然后您可以将x 附加到该字典中的相应列表中。