質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
87.20%
Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

解決済

クラスタごとにプロットしたい。

削除済ユーザー
削除済ユーザー

総合スコア0

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

1回答

0評価

0クリップ

2574閲覧

投稿2018/07/12 04:16

編集2022/01/12 10:58

前提・実現したいこと

K平均法を実装しようとしています。
xとyの2次元の30個のデータをクラスタリングしたいと思っています。
データはエクセエルを読み込みます。
クラスタ数は2と3をやりたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

なんとなくプログラムを書いて、クラスタ数が2の時はクラスタリングできたのかなと思います。
各クラスタで色を変えて散布図を作成する方法を教えていただきたいです。
どこにどんな文を加えれば良いのか教えてください。
また、クラスタ数を3に変えた時に、以下のエラーが発生しました。

---> d = sum([x*x for x in point-center[i]]) IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2

該当のソースコード

python

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import xlrd from pandas import Series, DataFrame from numpy.random import randint from PIL import Image from numpy.random import normal from matplotlib import pyplot xlsFile="data_1.xlsx" sheetName="data1" data1=pd.read_excel(xlsFile,sheet_name=sheetName) clus = [2] #クラスタの数 # k平均法による処理 def run_kmeans(pixels, k): cls =[0]* len(pixels) # 代表点の初期値を設定 center1 = [[10,0],[0,10]] center=np.array(center1) print ("Initial centers:") print ("========================") distortion = 0.0 # 最大50回のIterationを実施 for iter_num in range(50): center_new= [] for i in range(k): center_new.append(np.array([0.0,0.0])) num_points = [0] * k distortion_new = 0.0 # E Phase: 各データが属するグループ(代表点)を計算 for pix, point in enumerate(pixels): min_dist = 256*256*3 point = np.array(point) for i in range(k): d = sum([x*x for x in point-center[i]]) if d < min_dist: min_dist = d cls[pix] = i center_new[cls[pix]] += point num_points[cls[pix]] += 1 distortion_new += min_dist # M Phase: 新しい代表点を計算 for i in range(k): center_new[i] = center_new[i] // num_points[i] center = center_new print (list(map(lambda x: x.tolist(), center))) print ("Distortion: J=%d" % distortion_new) # Distortion(J)の変化が0.1%未満になったら終了 if iter_num > 0 and distortion - distortion_new < distortion * 0.001: break distortion = distortion_new for i in range(k): labels=point print(labels) x=labels[:,0] y=labels[:,1] plt.scatter(x,y) df=pd.DataFrame(center) plt.scatter(df[0], df[1]) plt.show() return pixels # Main if __name__ == '__main__': for k in clus: print ("") print ("========================") print ("Number of clusters: K=%d" % k)      pixels1 = data1 pixels=np.array(pixels1) run_kmeans(pixels, k)

試したこと

x=pixels[:,0]
y=pixels[:,1]
plt.scatter(x,y)
をplt.show()の前において、なんとなくクラスタリングできていることを確認しました。
代表点と各クラスタの推移の散布図を作成できればいいと思います。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3
jupyter notebook

良い質問の評価を上げる

以下のような質問は評価を上げましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

  • プログラミングに関係のない質問
  • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
  • 問題・課題が含まれていない質問
  • 意図的に内容が抹消された質問
  • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
  • 広告と受け取られるような投稿

評価を下げると、トップページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

hayataka2049
hayataka2049

2018/07/12 04:22

そのコードだとMainでpixelsがundefined nameになりますかね・・・あとkmeansを自分で書かないといけない制約でもあるのでしょうか。特にこだわる必要がなければsklearn等使った方が楽でバグが入りづらいです

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
87.20%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。