[英]kmeans cluster number does not match with k value
当我仅定义3个群集时,基于本文的代码将按预期工作。 但是,当我更改群集数时,我得到的群集数却不相等。
from matplotlib import image as img
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
image = img.imread("my_logo1.jpg")
image.shape
r = []
g = []
b = []
for line in image:
for pixel in line:
temp_r, temp_g, temp_b = pixel
r.append(temp_r / 255)
g.append(temp_g / 255)
b.append(temp_b / 255)
df = pd.DataFrame({"red": r, "green": g, "blue": b})
from scipy.cluster.vq import kmeans
cluster_centers, distortion = kmeans(df[["red", "green", "blue"]], 7)
print(cluster_centers)
返回的集群中心只有3个,预期为7个
我期望返回的颜色数与kmeans函数中定义的颜色相同。
阅读kmeans()
函数的源代码后,您可以注意到_kmeans()
支持函数的使用,您可以在其中找到:
code_book = code_book[has_members]
has_members
是一个布尔数组,指示_vq.update_cluster_means()
导致哪些集群具有成员。
简而言之,当您指定簇的数量k
,该算法将返回一组失真最小的质心( 最多 k
)。 仅在K均值的更新步骤中删除空簇。
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