在python中使用scipy的kmeans2函數

Question

我發現這在使用Python kmeans2算法的例子。 我不能得到以下部分

# make some z vlues
z = numpy.sin(xy[:,1]-0.2*xy[:,1])

# whiten them
z = whiten(z)

# let scipy do its magic (k==3 groups)
res, idx = kmeans2(numpy.array(zip(xy[:,0],xy[:,1],z)),3)

這些點是zip(xy[:,0],xy[:,1]) ，那么z在這里做的第三個值是多少？

什么是美白？

任何解釋都表示贊賞。 謝謝。

Answer 1

第一：

# make some z vlues
z = numpy.sin(xy[:,1]-0.2*xy[:,1])

關於這一點最奇怪的是它相當於：

z = numpy.sin(0.8*xy[:, 1])

所以我不知道為什么這樣寫。 也許有拼寫錯誤？

下一個，

# whiten them
z = whiten(z)

美白只是簡化了人口的方差。 請看這里的演示：

>>> z = np.sin(.8*xy[:, 1])      # the original z
>>> zw = vq.whiten(z)            # save it under a different name
>>> zn = z / z.std()             # make another 'normalized' array
>>> map(np.std, [z, zw, zn])     # standard deviations of the three arrays
[0.42645, 1.0, 1.0]
>>> np.allclose(zw, zn)          # whitened is the same as normalized
True

對我來說， 為什么它變白是不明顯的。 無論如何，繼續前進：

# let scipy do its magic (k==3 groups)
res, idx = kmeans2(numpy.array(zip(xy[:,0],xy[:,1],z)),3)

讓我們把它分成兩部分：

data = np.array(zip(xy[:, 0], xy[:, 1], z))

這是一種奇怪的（而且很慢的）寫作方式

data = np.column_stack([xy, z])

無論如何，你從兩個數組開始並將它們合並為一個：

>>> xy.shape
(30, 2)
>>> z.shape
(30,)
>>> data.shape
(30, 3)

然后是傳遞給kmeans算法的data ：

res, idx = vq.kmeans2(data, 3)

所以現在你可以看到它在3d空間中被傳遞給算法的30個點，而令人困惑的部分是如何創建點集。