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小伙伴们量力而行~~~~~
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游戏呢其实最早就是数学家、元祖程序员编写的数学游戏一脉相承传承至今囊括了更多的设计师、美术家、音乐家、作家、导演、演员等等发展形成了今天大家看到的繁花般的多彩游戏世界。作为游戏工作者特别是游戏算法程序员我们应当不停的学习数学知识满足应用需求哦
大家共勉
后面算法先给出些简单示例和伪代码可能有些来不及写完后续逐步补充 目录 4. 最常见的机器学习算法
4.1. 线性回归Linear Regression
4.2. 逻辑回归Logistic Regression
4.2.1. 逻辑回归模型
4.2.2. 损失函数
4.2.3. 优化方法
4.2.4. 算法示例
4.3. 决策树Decision Tree
4.3.1. 特征选择
4.3.2. 决策树生成
4.3.3. 决策树剪枝
4.3.4. 算法示例
4.4. 支持向量机Support Vector Machine, SVM
4.4.1. SVM 的主要概念
4.4.2. SVM 的优点
4.4.3. 算法示例
C 算法示例
4.5. 朴素贝叶斯Naive Bayes
4.5.1. 算法介绍
4.5.2. 算法示例
4.6. k-近邻算法K-Nearest Neighbors, KNN
4.6.1. k-近邻算法介绍
4.6.2. k-近邻算法步骤
4.6.3. 算法示例
4.7. k-平均算法K-Means
4.7.1. k-平均算法介绍
4.7.2. k-平均算法步骤
4.7.3. 算法示例
4.8. 庆祝下 4. 最常见的机器学习算法
最常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络包括卷积神经网络等。机器学习的基础算法及其示例可以归纳为以下几点
4.1. 线性回归Linear Regression 基础概念线性回归是一种用于预测数值类型的机器学习算法通过建立自变量和因变量之间的线性关系模型来进行预测。算法示例北京房价预测。通过收集房屋的各种特征如面积、房间数等使用线性回归模型来预测房价。 线性回归Linear Regression是一种统计学上的预测分析用于估计两个或多个变量之间的关系。在线性回归中目标变量因变量被预测为自变量的线性组合。简单来说线性回归试图找到一条最佳拟合直线使得预测值与实际值之间的残差平方和最小。
线性回归模型可以表示为 其中是因变量是自变量是回归系数是误差项。
Python 算法示例 在 Python 中我们通常使用 sklearn 库来进行线性回归。以下是一个简单的示例
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np # 创建一些样本数据
X np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) # 自变量
y np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 因变量 # 创建一个线性回归模型对象
model LinearRegression() # 使用样本数据训练模型
model.fit(X, y) # 使用模型进行预测
X_test np.array([[6], [7]])
y_pred model.predict(X_test) print(预测值:, y_pred)
C 算法示例 在 C 中你可能需要手动实现线性回归算法。以下是一个简单的示例使用最小二乘法求解回归系数
#include iostream
#include vector
#include Eigen/Dense int main() { // 样本数据 Eigen::MatrixXd X(5, 2); // 5个样本每个样本有1个自变量和1个截距项全为1 X 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 5; Eigen::VectorXd y(5); // 5个因变量值 y 2, 4, 6, 8, 10; // 使用最小二乘法求解回归系数 (beta (XX)^(-1)Xy) Eigen::VectorXd beta X.transpose() * X).inverse() * X.transpose() * y; // 输出回归系数 std::cout 回归系数: beta.transpose() std::endl; // 使用模型进行预测 Eigen::MatrixXd X_test(2, 2); // 2个测试样本每个样本有1个自变量和1个截距项全为1 X_test 1, 6, 1, 7; Eigen::VectorXd y_pred X_test * beta; // 进行预测 // 输出预测值 std::cout 预测值: y_pred.transpose() std::endl; return 0;
}
注意C 示例中使用了 Eigen 库来进行矩阵运算。你需要先安装 Eigen 库才能编译和运行此代码。你可以从 Eigen 官网下载和安装 Eigen。
这两个示例都展示了如何使用线性回归模型进行简单的预测。Python 示例使用了 scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.5.0 documentation 库而 C 示例则使用了 Eigen 库来进行矩阵运算。 4.2. 逻辑回归Logistic Regression 基础概念逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法特别适用于二分类问题。它通过将数据映射到概率空间来进行建模。算法示例信用卡欺诈检测。通过分析信用卡交易数据使用逻辑回归模型来预测某笔交易是否为欺诈行为。 逻辑回归Logistic Regression是一种广义的线性模型用于解决二分类问题。它使用逻辑函数也称为Sigmoid函数将线性回归的输出映射到0和1之间从而表示概率。逻辑回归的名字中虽然有“回归”但它实际上是一种分类算法。
4.2.1. 逻辑回归模型
逻辑回归的模型可以表示为 其中是权重向量 是特征向量是偏置项。这个函数将线性回归的输出 通过Sigmoid函数映射到0和1之间表示给定特征 下的概率。
4.2.2. 损失函数
逻辑回归通常使用交叉熵损失函数Cross-Entropy Loss 其中是样本数量是第个样本的真实标签0或1是模型预测的第 个样本为正类的概率。
4.2.3. 优化方法
逻辑回归通常使用梯度下降法Gradient Descent或其变种如随机梯度下降SGD、小批量梯度下降Mini-Batch GD等来优化损失函数。
4.2.4. 算法示例
Python算法示例
在Python中我们可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集
iris load_iris()
X iris.data
y iris.target # 将多分类问题简化为二分类问题
y (y ! 0) * 1 # 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) # 创建逻辑回归模型并训练
model LogisticRegression(max_iter1000)
model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集并计算准确率
y_pred model.predict(X_test)
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})
C算法示例
在C中我们可以使用mlpack库可以从mlpack - Home官网获取哦一个C机器学习库来实现逻辑回归。以下是一个简化的示例
#include mlpack/core.hpp
#include mlpack/methods/logistic_regression/logistic_regression.hpp
#include mlpack/methods/logistic_regression/logistic_regression_function.hpp using namespace mlpack;
using namespace mlpack::regression;
using namespace mlpack::optimization; int main() { // 假设你已经有了一些训练数据X_train和y_train arma::mat X_train; // 特征数据大小为N x DN个样本D个特征 arma::Rowsize_t y_train; // 标签数据大小为1 x N // 创建并训练逻辑回归模型 LogisticRegressionFunction lrf(X_train, y_train, 0.01); // 0.01是正则化参数 LBFGSLogisticRegressionFunction optimizer; arma::vec parameters; // 模型参数将被存储在这里 optimizer.Optimize(lrf, parameters); // 训练模型 // 使用训练好的模型进行预测 LogisticRegression model(parameters); arma::Rowsize_t predictions; model.Predict(X_train, predictions); // 对训练集进行预测仅作为示例 // 计算准确率等性能指标... // ... return 0;
}
注意上述C示例代码是一个简化的模板用于说明如何在C中使用逻辑回归。在实际应用中你可能需要处理数据加载、预处理、模型评估等多个方面。此外mlpack库可能需要单独安装和配置。
4.3. 决策树Decision Tree 基础概念决策树是一种基于树状结构的分类和回归算法通过对数据集进行递归分割来形成决策规则。算法示例风险评估。游戏中可以用来评估玩家继续游戏的欲望程度采取降低难度、给与奖励或激励或提升难度给与更大奖励刺激以及及时给出充值付费买道具等等措施。 决策树Decision Tree是一种基本的分类与回归方法它可以被认为是一个树形结构每个内部节点表示一个属性上的判断条件每个分支代表一个判断结果的输出每个叶子节点代表一种分类结果。决策树学习通常包括三个步骤特征选择、决策树生成和决策树剪枝。
4.3.1. 特征选择
特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征常用的准则有信息增益如ID3算法、信息增益比如C4.5算法和基尼指数如CART算法。
4.3.2. 决策树生成
根据选择的特征评估准则从上至下递归地生成子节点直到数据集不可分则停止。
4.3.3. 决策树剪枝
决策树容易过拟合一般通过剪枝来简化决策树防止过拟合。剪枝有预剪枝和后剪枝两种方法。
4.3.4. 算法示例
Python算法示例
在Python中我们可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier来实现决策树分类
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集
iris load_iris()
X iris.data
y iris.target # 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) # 创建决策树模型并训练
clf DecisionTreeClassifier(random_state42)
clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集并计算准确率
y_pred clf.predict(X_test)
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})
C算法示例
在C中实现决策树算法通常比较复杂因为需要手动处理数据的加载、预处理、特征选择、树的构建和剪枝等步骤。不过有一些库如mlpack也提供了决策树的实现。以下是一个使用mlpack的简化示例
#include mlpack/methods/decision_tree/decision_tree.hpp
#include mlpack/core/data/load.hpp using namespace mlpack;
using namespace mlpack::tree;
using namespace mlpack::data; int main()
{ // 加载数据集假设数据集是CSV格式且最后一列是标签 arma::mat data; arma::Rowsize_t labels; Load(dataset.csv, data, true); // 假设数据集文件名为dataset.csv labels data.row(data.n_rows - 1); data.shed_row(data.n_rows - 1); // 划分训练集和测试集这里简化为只使用前80%作为训练集 size_t trainSize data.n_cols * 0.8; arma::mat trainData data(:, arma::span(0, trainSize - 1)); arma::Rowsize_t trainLabels labels(arma::span(0, trainSize - 1)); // 创建并训练决策树模型 const size_t numClasses 3; // 假设是3分类问题 const size_t minimumLeafSize 10; DecisionTree dt(trainData, trainLabels, numClasses, minimumLeafSize); // 使用训练好的模型进行预测这里简化为对训练集自身进行预测 arma::Rowsize_t predictions; dt.Classify(trainData, predictions); // 计算准确率等性能指标... // ... return 0;
}
请注意C示例代码是一个高度简化的模板用于说明如何在C中使用决策树。在实际应用中数据集的加载、预处理、模型评估和性能度量等步骤可能更加复杂。另外mlpack库可能需要单独安装和配置。如果你打算在生产环境中使用C实现决策树可能需要考虑更多细节和异常处理。
如果你希望完全从底层实现决策树算法那么你需要手动编写代码来处理决策树的构建、特征选择、树的遍历以及剪枝等操作这通常需要对算法和数据结构有深入的理解。 4.4. 支持向量机Support Vector Machine, SVM 基础概念支持向量机是一种二分类和多分类的监督学习算法通过构建超平面或超曲面来实现分类。算法示例图像识别。在图像处理领域SVM 可以用于识别手写数字、人脸识别等任务。 支持向量机Support Vector Machine, SVM是一种非常流行的监督学习算法主要用于分类和回归分析。SVM 的主要思想是在高维空间中寻找一个最优超平面这个超平面能够将不同类别的数据点分隔开并且使得两侧距离超平面最近的点即支持向量到超平面的间隔最大化。
4.4.1. SVM 的主要概念 支持向量是数据集中距离决策边界超平面最近的点这些点对确定决策边界起到了关键作用。 间隔Margin是指支持向量到决策边界的距离SVM 的目标是最大化这个间隔。 核函数当数据不是线性可分的时候可以通过核函数将数据映射到更高维的空间使其在新的空间中线性可分。 软间隔与硬间隔硬间隔是指所有数据点都必须严格分类正确不允许有错误分类而软间隔则允许一些数据点被错误分类通过引入惩罚项来控制错误分类的程度。
4.4.2. SVM 的优点
在高维空间中表现良好。只使用部分训练数据支持向量来做决策使得模型更加高效。可以使用不同的核函数来处理非线性问题。
4.4.3. 算法示例
Python 算法示例
在 Python 中通常使用 scikit-learn 库来应用 SVM 算法。
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集
iris load_iris()
X iris.data
y iris.target # 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) # 创建 SVM 分类器
clf svm.SVC(kernellinear, C1.0, random_state42) # 训练模型
clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集
y_pred clf.predict(X_test) # 计算准确率
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})
C 算法示例
在 C 中可以使用一些机器学习库如 mlpack 或 OpenCV来实现 SVM。以下是一个使用 OpenCVOpenCV - Open Computer Vision Library 的 SVM 示例
#include opencv2/opencv.hpp
#include opencv2/ml/ml.hpp
#include iostream int main() { // 加载数据这里只是一个示例实际数据需要自行准备 cv::Mat_float trainingData(4, 2); // 4个样本每个样本2个特征 cv::Mat_int labels(4, 1); // 4个标签 // 填充数据和标签仅为示例 trainingData 501, 10, 255, 10, 501, 255, 10, 501; labels 1, -1, -1, 1; // 创建 SVM 对象 cv::Ptrcv::ml::SVM svm cv::ml::SVM::create(); svm-setType(cv::ml::SVM::C_SVC); svm-setC(0.1); svm-setKernel(cv::ml::SVM::LINEAR); svm-setTermCriteria(cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6)); // 训练 SVM svm-train(trainingData, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels); // 预测 cv::Mat_float sample(1, 2); sample 400, 150; // 测试样本 float response svm-predict(sample)[0]; std::cout Prediction for sample [ sample ] is: response std::endl; return 0;
}
在这个 C 示例中我们使用了 OpenCV 库来创建和训练一个 SVM 模型。需要注意的是OpenCV 中的 SVM 实现与 scikit-learn 略有不同特别是在参数设置和接口方面。你需要根据你的具体数据和任务来调整这些参数。
在使用这些代码之前请确保你已经正确安装了所需的库如 scikit-learn 或 OpenCV并根据你的环境和数据集调整代码。
4.5. 朴素贝叶斯Naive Bayes 基础概念朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。算法示例垃圾邮件过滤。通过分析邮件内容中的关键词使用朴素贝叶斯模型来判断一封邮件是否为垃圾邮件。 4.5.1. 算法介绍
朴素贝叶斯算法基于以下两个核心思想 贝叶斯定理用于计算后验概率即在已知某些特征的情况下样本属于某个类别的概率。 特征条件独立假设朴素贝叶斯假设各个特征之间相互独立这是算法“朴素”之名的由来。尽管这个假设在实际应用中往往不成立但朴素贝叶斯算法在很多情况下仍然表现良好。 算法步骤如下 数据准备准备训练数据集包括特征和对应的类别标签。 计算先验概率计算每个类别在训练数据中出现的概率。 计算条件概率对于每个特征计算它在每个类别中出现的概率。 应用贝叶斯定理对于新的数据样本使用贝叶斯定理和前面计算得到的先验概率及条件概率计算该样本属于每个类别的后验概率。 分类决策将样本分类到后验概率最大的类别中。 4.5.2. 算法示例
Python算法示例
在Python中可以使用scikit-learn库中的GaussianNB适用于连续特征或MultinomialNB适用于离散特征等实现朴素贝叶斯分类器。以下是一个使用GaussianNB的示例
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集
iris load_iris()
X, y iris.data, iris.target # 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) # 创建并训练朴素贝叶斯分类器
gnb GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train) # 预测测试集并计算准确率
y_pred gnb.predict(X_test)
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})
C算法示例
在C中实现朴素贝叶斯算法通常需要手动编写更多的代码因为C标准库没有直接提供机器学习算法。以下是一个简化的朴素贝叶斯分类器的C示例仅用于说明基本概念
#include iostream
#include vector
#include map // 假设特征只有一维且为离散值
struct DataPoint { int feature; int label;
}; class NaiveBayesClassifier {
private: std::mapint, int classCounts; // 类别计数 std::mapint, std::mapint, int featureCounts; // 特征在每个类别的计数 std::mapint, int totalFeatureCounts; // 每个类别的总特征计数 public: void train(const std::vectorDataPoint data) { for (const auto point : data) { // 更新类别计数 classCounts[point.label]; // 更新特征计数 featureCounts[point.label][point.feature]; // 更新每个类别的总特征计数 totalFeatureCounts[point.label]; } } int predict(int feature) { int bestClass -1; double maxProbability 0.0; for (const auto classCount : classCounts) { int classLabel classCount.first; int classTotalCount classCount.second; int featureCountInClass featureCounts[classLabel][feature]; double probability static_castdouble(featureCountInClass 1) / (totalFeatureCounts[classLabel] 2); // 使用拉普拉斯平滑 if (probability maxProbability) { maxProbability probability; bestClass classLabel; } } return bestClass; }
}; int main() { NaiveBayesClassifier classifier; std::vectorDataPoint trainingData { {1, 0}, {2, 0}, {1, 1}, {2, 1}, {3, 1}, {2, 0} }; classifier.train(trainingData); int prediction classifier.predict(2); std::cout Predicted class for feature 2: prediction std::endl; return 0;
}
请注意这个C示例非常简化仅用于教学目的。在实际应用中朴素贝叶斯分类器可能需要处理多维特征和连续特征这会增加实现的复杂性。此外为了提高性能和准确性可能还需要进行特征选择、特征转换和模型评估等步骤。
4.6. k-近邻算法K-Nearest Neighbors, KNN 基础概念KNN 是一种基于实例的学习算法通过计算新数据与训练数据集中数据点之间的距离来找到最近的 k 个邻居并根据这些邻居的类别来确定新数据的类别。算法示例手写数字识别。可以使用 KNN 算法来识别手写数字图像。 4.6.1. k-近邻算法介绍
k-近邻算法k-Nearest Neighbors简称k-NN是一种基于实例的学习算法它的基本思想是通过测量不同数据点之间的距离进行分类。在k-NN中一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的k个最近邻居k为正整数通常较小中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。若k1则该对象的类别直接由最近的一个节点赋予。
4.6.2. k-近邻算法步骤
计算距离对于未知分类的数据计算它到每个已知分类数据之间的距离。寻找邻居按照距离的递增关系进行排序然后选择距离最小的k个点。确定类别确定前k个点所在类别的出现频率返回前k个点出现频率最高的类别作为预测分类。
4.6.3. 算法示例
Python算法示例
在Python中我们可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier来实现k-NN算法。以下是一个简单的示例
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载iris数据集
iris datasets.load_iris()
X iris.data
y iris.target # 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) # 数据标准化
scaler StandardScaler()
X_train scaler.fit_transform(X_train)
X_test scaler.transform(X_test) # 创建k-NN分类器并设置邻居数为3
knn KNeighborsClassifier(n_neighbors3) # 训练模型
knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集
y_pred knn.predict(X_test) # 计算准确率
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})
C算法示例
在C中实现k-NN算法需要手动编写距离计算、排序和分类的逻辑。以下是一个简化的k-NN分类器的C示例
#include iostream
#include vector
#include algorithm
#include cmath
#include limits struct Point { std::vectordouble features; int label;
}; double euclideanDistance(const std::vectordouble a, const std::vectordouble b) { double sum 0.0; for (size_t i 0; i a.size(); i) { sum pow(a[i] - b[i], 2); } return sqrt(sum);
} int kNearestNeighbors(const std::vectorPoint dataset, const std::vectordouble point, int k) { std::vectorstd::pairdouble, int distances; // 存储距离和对应的标签索引 for (size_t i 0; i dataset.size(); i) { double dist euclideanDistance(dataset[i].features, point); distances.push_back(std::make_pair(dist, i)); } // 按距离排序 std::sort(distances.begin(), distances.end()); // 统计k个最近邻居的标签 std::mapint, int labelCounts; for (int i 0; i k; i) { int label dataset[distances[i].second].label; labelCounts[label]; } // 找到出现次数最多的标签 int maxCount 0; int majorityLabel -1; for (const auto entry : labelCounts) { if (entry.second maxCount) { maxCount entry.second; majorityLabel entry.first; } } return majorityLabel;
} int main() { std::vectorPoint dataset { {{1, 2}, 1}, {{1, 4}, 1}, {{3, 4}, 2}, {{4, 2}, 2}, {{2, 3}, 1} }; std::vectordouble queryPoint {2, 2}; int k 3; // 设置k值 int predictedLabel kNearestNeighbors(dataset, queryPoint, k); std::cout Predicted label for point ( queryPoint[0] , queryPoint[1] ): predictedLabel std::endl; return 0;
}
这个C示例中我们定义了一个Point结构体来存储数据点的特征和标签。euclideanDistance函数用于计算两个点之间的欧几里得距离。kNearestNeighbors函数实现了k-NN算法的核心逻辑包括计算距离、排序、统计标签和确定多数类别。在main函数中我们创建了一个简单的数据集并设置了一个查询点和k值来演示算法的使用。 4.7. k-平均算法K-Means 基础概念K-Means 是一种无监督学习算法用于将数据集中的样本划分为 k 个类别或簇。算法示例市场细分。通过分析消费者的购买行为等数据使用 K-Means 算法将消费者划分为不同的群体以便制定更精准的营销策略。算法可以运用于游戏中游戏世界内商城控制、交易类金额控制但真的不建议做在真银子换游戏币中会有被惩罚的可能性哦 4.7.1. k-平均算法介绍
k-平均算法k-means clustering是一种非常流行的无监督学习算法用于将数据点划分为K个集群。该算法的目标是使得每个数据点与其所属集群的中心点之间的距离之和最小。
4.7.2. k-平均算法步骤
初始化选择K个点作为初始集群中心这些点可以是数据集中的随机点。分配数据点到最近的集群中心对于数据集中的每个点计算它到每个集群中心的距离并将其分配给最近的集群。重新计算集群中心对于每个集群计算所有数据点的平均值并将这个平均值设为新的集群中心。迭代重复步骤2和3直到集群中心不再发生显著变化或者达到预定的迭代次数。
4.7.3. 算法示例
Python算法示例
在Python中我们可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现k-means算法。以下是一个简单的示例
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据
X, y make_blobs(n_samples300, centers4, cluster_std0.60, random_state0) # 创建KMeans实例并设置集群数量为4
kmeans KMeans(n_clusters4) # 训练模型
kmeans.fit(X) # 预测集群标签
labels kmeans.predict(X) # 绘制结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], clabels, s50, cmapviridis)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s300, cred, markerx)
plt.show()
C算法示例
在C中实现k-means算法需要手动编写距离计算、集群中心更新和数据点分配的逻辑。以下是一个简化的k-means算法的C示例
#include iostream
#include vector
#include cmath
#include limits
#include ctime
#include cstdlib struct Point { double x, y; int cluster;
}; double distance(const Point a, const Point b) { return std::sqrt(std::pow(a.x - b.x, 2) std::pow(a.y - b.y, 2));
} void kMeansClustering(std::vectorPoint data, int K, int maxIterations) { srand(time(0)); // 使用当前时间作为随机数生成器的种子 // 初始化集群中心 std::vectorPoint centers(K); for (int i 0; i K; i) { centers[i] data[rand() % data.size()]; // 随机选择数据点作为初始中心 centers[i].cluster i; // 设置集群标签 } bool changed; int iteration 0; do { changed false; // 分配数据点到最近的集群中心 for (auto point : data) { double minDist std::numeric_limitsdouble::max(); int closestCenter -1; for (int i 0; i K; i) { double dist distance(point, centers[i]); if (dist minDist) { minDist dist; closestCenter i; } } if (point.cluster ! closestCenter) { point.cluster closestCenter; changed true; } } // 重新计算集群中心 if (changed || iteration 0) { for (int i 0; i K; i) { double sumX 0, sumY 0; int count 0; for (const auto point : data) { if (point.cluster i) { sumX point.x; sumY point.y; count; } } if (count 0) { centers[i].x sumX / count; centers[i].y sumY / count; } } } iteration; } while (changed iteration maxIterations);
} int main() { // 示例数据点在实际应用中这些数据通常是从文件或数据库中读取的 std::vectorPoint data { /* 填充数据点 */ }; const int K 3; // 集群数量 const int maxIterations 100; // 最大迭代次数 kMeansClustering(data, K, maxIterations); // 输出集群结果或进行其他后续处理... return 0;
}
注意上述C示例代码是一个框架性的实现你需要填充实际的数据点以及可能的其他逻辑来完成k-means算法的实现。在实际应用中通常还需要添加更多的错误处理和优化。
4.8. 庆祝下
看到这里的小伙伴是壮士写这些我自己也头秃下一步加油这只是刚开始哦~~~~
