pytorch 实现k-means聚类算法

import torch
import random
import copyclass K_means():def __init__(self, data, k):self.data = dataself.k = kdef distance(self, p1, p2):return torch.sum((p1-p2)**2).sqrt()def generate_center(self):# 随机初始化聚类中心n = self.data.size(0)rand_id = random.sample(range(n), self.k)center = []for id in rand_id:center.append(self.data[id])return centerdef converge(self, old_center, new_center):# 判断是否收敛set1 = set(old_center)set2 = set(new_center)return set1 == set2def forward(self):center = self.generate_center()n = self.data.size(0)labels = torch.zeros(n).long()flag = Falsewhile not flag:old_center = copy.deepcopy(center)for i in range(n):cur = self.data[i]min_dis = 10*9for j in range(self.k):dis = self.distance(cur, center[j])if dis < min_dis:min_dis = dislabels[i] = j# 更新聚类中心for j in range(self.k):center[j] = torch.mean(self.data[labels == j], dim=0)flag = self.converge(old_center, center)return labels, center

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