Question

我正在使用Numpy在Python中编写K-Means算法。距离到所有质心部分是相当优化的（用质心矩阵计算而不是分别计算每个质心），但我正在努力计算新的质心部分。我正在从数据集中复制每个质心的数据来计算平均值。

我认为没有复制会更快。我如何在Python / Numpy中执行此操作？

代码段：

    for c_i in range(k):
        sub_data = np.zeros([n_per_c[c_i],data_width])

        sub_data_i = 0
        for data_i in range(data_length):
            if label[data_i] == c_i:                    
                sub_data[sub_data_i,:] = data[data_i,:]
                sub_data_i += 1

        c[c_i] = np.mean(sub_data, axis=0)

c是我拥有的质心列表，data是整个数据集，label是带有classlabels的列表。

Answer 1

我认为以下内容与您的代码相同，没有任何明确的中间数组：

for c_i in range(k):
    c[c_i] = np.mean(data[label == c_i, :], axis=0)

摆脱最后一个循环更难，但这应该有效：

label_counts = np.bincount(label)
label_sums = np.histogram2d(np.repeat(label, data_length),
                            np.tile(np.arange(data_length), k),
                            bins=(k, data_length),
                            weights=data.ravel())[0]
c = label_sums / label_count[:, None]

计算多个时间序列平均值的快速方法？

1 个答案: