聚类算法学习--Kernel K-means_kernel k-means python库

聚类算法学习–Kernel K-means

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前言

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具体原理不再阐述，详细实现过程可参见上一篇博文，这一篇是从原理或者核思想出发对核聚类的总结，

一、代码

直接贴代码

代码如下（示例）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_circles
import random
import math
from sklearn import metrics

def get_data():
    '''
    获取数据集，选用同心圆非凸数据，也可是自己的数据
    :return:
    '''
    x, y1 = make_circles(n_samples=100, factor=0.1, noise=0.1)
    return x

def Kernel(v1, v2):
    '''
    高斯核函数，可对应修改成多维空间下的核函数
    :param v1: 二维空间坐标
    :param v2: 二维空间坐标
    :return:
    '''
    beta = 100
    x1 = v1[0]
    x2 = v1[1]
    y1 = v2[0]
    y2 = v2[1]
    Ker = np.exp(-((x1 - y1)**2 + (x2 -
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