[已解决]不知道哪里出了问题

jody970214

想用Python自己实现一下K-mean算法，代码如下：

def K_means(data, k = 10, iters = 100):
    center = list(init_center(data, k))
    while iters:
        clusters = dict.fromkeys(list(range(k)),[])
        for node in data:
            print(node)
            jud = []
            center_new = []
            dist = []
            for cen in center:
                dist.append(np.linalg.norm(node - cen))
            print(dist)
            ##cluster = dist.index(min(dist))
            ##print(cluster)
            ##clusters[cluster].append(node)
            ##print(clusters)
        for cluster in clusters.keys():
            center_new.append(np.mean(clusters[cluster],axis = 0))  
        i = k
        while i:
            jud.append(all(center_new[i-1] == center[i-1]))
            i -= 1
        if all(jud):
            break
        center = center_new 
        print(center)
        iters -= 1
    return center

然后使用

test = np.array([[0,0],[1,1],[5,3],[10,1],[0,1]])

测试，发现#标部分代码没按想象中的实现，结果如下：

[0 0][1.0, 0.0, 10.04987562112089]
1
{0: [array([0, 0])], 1: [array([0, 0])], 2: [array([0, 0])]}

为什么 clusters[cluster].append(node) 将值放入了所有键下面啊？不应该只放在clusters[1]下面吗？

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抉择啊

2020-9-22 21:19:44

抉择啊 发表于 2020-9-23 11:44
原因：

补充：覆盖原本的值

dict1 = dict.fromkeys(list(range(4)))
for k in dict1:
    dict1[k] = []

dict1[1].append('123')

for k in range(4):
    print(k,dict1[k],id(dict1[k]))

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抉择啊

抉择啊 发表于 2020-9-23 11:44
原因：

补充：覆盖原本的值

dict1 = dict.fromkeys(list(range(4)))
for k in dict1:
    dict1[k] = []

dict1[1].append('123')

for k in range(4):
    print(k,dict1[k],id(dict1[k]))

jody970214

顶顶顶！！

抉择啊

原因：

for k in range(4):
    clusters = dict.fromkeys(list(range(k)),[]) # 这里的用的都是同一个内存

print(clusters)
clusters[1].append('123')
# clusters.update({1:'123'}) 用这个就不会
print(clusters)

应该还有很多别的解决方法，具体问题应该就是这个，楼主自己在找找好的解决方法。