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将向量相加,然后除以总数,得出中心点,过来另一个向量,计算距离就可以了。
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如果你想说的是KMeans这种聚类方法的话,简单给你介绍一下:
类别
聚类算法 非监督学习算法
参数
k值 : 分成的类的数量
距离公式 : 计算距离
阀值 : 距离大于阀值要重新计算
算法详细
step 1 : 随机选取k个点作为簇团中心点
step 2 : 将元数据中各数据划分到距离最近的一个中心点所对应的簇团中
step 3 : 重新计算出各簇团的中心点,再将元数据中各数据划分到距离最近的一
个中心点所对应的簇团中
step 4 : 重新计算中心点,计算中心点与前回中心点的距离,如果距离大于阀值,
跳到step3,否则结束
首先要写上这一句:
from numpy import *
(写上这句的前提也得你已经安了numpy)
(1) 定义一个零向量(4维):
a=zeros(4)
a
array([0.,0.,0.,0.])
定义一个List:
b=[1,2,3,4]
(2)向量可直接与List相加:
c=a+b
c
array([1.,2.,3.,4.])
(3)要给向量里每个元素都乘以同一个数:
d=b*[3]
或者:
c=3
d=b*[c]
d
array([3.,6.,9.,12.])
而不能是d=b*3,即要乘的这个数字得是个List形式
(4)两个向量相除(对应元素相除):
e=[3,2,3,4]
f=d/e
f
array([1.,3.,3.,3.])
python中怎么定义二维向量类及其运算如下:
1、向量一维的数组,包括行向量和列向量,和传统向量定义不同的是定义的默认是行向量。
2、向量的运算,向量和矩阵相加一样,只有在维数相同的情况下才可以相加,向量相加实质上是对应位置元素的相加。
3、内积运算通过函数实现,一维的向量相乘只能用于行向量相乘,对于二维中的列向量的运算,则遵从矩阵的运算法则。
4、向量的线性组合,向量的线性组合可以在行进行运算,但是更推荐基于列向量中进行运算。
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