实例介绍
【实例简介】
【实例截图】
【核心代码】
def gen_center(X_train, k): n_sample = X_train.shape[0] # 行数 480行 n_feature = X_train.shape[1] #列数 2列 # 为了在数据范围内产生随机质心，首先计算各特征的统计量 axis=1时，求各行平均值，返回n行1列的矩阵 f_mean = np.mean(X_train, axis=0).reshape((1, n_feature)) # 求平均值 axis=0时，求各列平均值，返回1行n列的矩阵 f_std = np.std(X_train, axis=0).reshape((1, n_feature)) # 求标准差 centers = np.random.randn(k, n_feature)*f_std f_mean #********选取的中心点******* return centers k=3 centers = gen_center(X_train, k)
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