###总结
1、np.array是没有空数组的,需要先成立一个空的list,给他添加元素,然后将它转化为np.array的格式
2、直接使两个center相等,以后他们会一直相等,因为使用的是同一个指针。
###源程序
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dataset = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1], [2, 1], [1, 2], [2, 2], [3, 2], [6, 6], [7, 6], [8, 6], [6, 7], [7, 7], [8, 7], [9, 7], [7, 8], [8, 8], [9, 8], [8, 9], [9, 9]]) plt.figure(1) plt.scatter(dataset[:, 0], dataset[:, 1]) C = 2 C0 = [] C1 = [] center = dataset[0:C, :] center = center.astype(float) center_ = np.copy(center) #注意不能直接等于哦 while 1: #使用欧氏距离聚类 for xi in dataset: if np.linalg.norm(center[0, :] - xi) < np.linalg.norm(center[1, :] - xi): C0.append(xi) else: C1.append(xi) #计算聚类中心 C0 = np.array(C0) C1 = np.array(C1) center_[0] = np.mean(C0, axis=0) center_[1] = np.mean(C1, axis=0) #判断是否达到最优 if np.sum(np.abs(center-center_)) <= 0.0: break #更新聚类中心 center = center_ C0 = [] C1 = [] plt.figure(2) plt.scatter(C0[:, 0], C0[:, 1], marker='o', color='b') plt.scatter(C1[:, 0], C1[:, 1], marker='o', color='r') plt.show()