导入库，读取数据，查看数据类型等进行分析，可视化数据

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.io as sio

#读取数据
path = "./ex7data2.mat"
data = sio.loadmat(path)
# print(type(data))
# print(data.keys())
X = data.get("X")
# print(X.shape)
# print(X)
# print(type(X))

#可视化数据
plt.scatter(X[:,0],X[:,1])
plt.show()

簇分配

在该函数中，设置一个minis表示样本与各个聚类中心点的距离，所以最开始初始化为一个比较大的数值。第一个for循环为迭代每一个样本，第二个for循环迭代每一个聚类中心点，已便找到最近的聚类中心点。

def means_classification(X,centros):
    m = len(X)
    n = len(centros)
    idx = np.zeros(m)
    for i in range(m):
        minis = 100000
        for j in range(n):
            s = np.sum(np.power((X[i,:]-centros[j,:]),2))
            if s < minis:
                minis = s
                idx[i] = j
    return idx

计算聚类中心

使用平均值计算聚类中心

def means_center(X,K,idx):
    centors = []
    for i in range(K):
        indicates = np.where(idx == i)
        centors_i = np.mean(X[indicates],axis=0)
        centors.append(centors_i)
    return centors

初始化聚类中心

随机生成三个整数（样本范围内），然后当作下标索引，找到三个样本的点作为初始化的聚类中心。

def init_centros(X,K):
    m = len(X)
    random_int = []
    for i in range(K):
        random_int_i = np.random.randint(0, m)
        random_int.append(random_int_i)
    random_centros = []
    for k in random_int:
        random_centros.append(X[k])
    return np.array(random_centros)

手动定义聚类数量为3

K = 3

多次迭代，运行Kmeans算法

def run_Kmeans(X,K,times):
    for i in range(times):
        centros = init_centros(X, K)
        idx = means_classification(X, centros)
        centros = means_center(X, K, idx)
    return idx,centros

绘制出聚类算法后的散点图

def plot_kmeans(X,idx):
    cluster1 = X[np.where(idx == 0)[0], :]
    cluster2 = X[np.where(idx == 1)[0], :]
    cluster3 = X[np.where(idx == 2)[0], :]

    fig,ax = plt.subplots()
    ax.scatter(cluster1[:, 0], cluster1[:, 1], c="r", label="cluster1")
    ax.scatter(cluster2[:, 0], cluster2[:, 1], c="g", label="cluster2")
    ax.scatter(cluster3[:, 0], cluster3[:, 1], c="b", label="cluster3")
    plt.show()

idx,centros = run_Kmeans(X,K,100)
plot_kmeans(X,idx)

注意这里有个问题，随机初始化时，最后好几次是得到了局部最优，该题目可以先手动初始化聚类中心。

centros = np.array([[3,3],[6,2],[8,5]])