Trung bình 0 đã giải Tỷ lệ chấp nhận 0%

Phân cụm K-means

Chia các điểm thành k cụm bằng cách lặp lại việc gán điểm vào tâm cụm gần nhất và dời tâm cụm.

Bạn sẽ học được gì

  • Gán điểm vào tâm cụm gần nhất
  • Dời tâm cụm về trung bình của cụm
  • Lặp thuật toán đến khi ổn định

Đề bài

Xem bản gốc (English)

K-means tìm các nhóm trong dữ liệu không có nhãn. Bắt đầu từ các tâm cụm đã cho, lặp lại iterations lần:

  1. Gán: đưa mỗi điểm vào cụm có tâm gần nó nhất (khoảng cách Euclid). Nếu hai tâm cụm gần bằng nhau, chọn tâm có chỉ số nhỏ hơn.
  2. Cập nhật: dời mỗi tâm cụm đến trung bình của các điểm thuộc cụm đó. Tâm cụm không có điểm nào thì giữ nguyên.

Hãy cài đặt k_means(points, centroids, iterations).

Đầu vào

points: Các điểm dữ liệu, mỗi điểm là một danh sách tọa độ.

centroids: k tâm cụm ban đầu, có cùng số tọa độ.

iterations: Số vòng gán và cập nhật cần chạy.

Đầu ra

Trả về các tâm cụm cuối cùng theo thứ tự ban đầu.

Ràng buộc

1 ≤ số điểm ≤ 1.000, 1 ≤ k ≤ 20, 1 ≤ số chiều ≤ 10

0 ≤ iterations ≤ 100

-1.000 ≤ mỗi tọa độ ≤ 1.000

Ví dụ

Ví dụ 1
Đầu vào:
points = [
    [1.0, 1.0],
    [1.5, 2.0],
    [8.0, 8.0],
    [9.0, 8.5]
]
centroids = [
    [0.0, 0.0],
    [10.0, 10.0]
]
iterations = 1

Kết quả mong đợi:
expected = [
    [1.25, 1.5],
    [8.5, 8.25]
]
Đầu vào:
std::vector<std::vector<double>> points = {
    {1.0, 1.0},
    {1.5, 2.0},
    {8.0, 8.0},
    {9.0, 8.5}
};
std::vector<std::vector<double>> centroids = {
    {0.0, 0.0},
    {10.0, 10.0}
};
long long iterations = 1;

Kết quả mong đợi:
std::vector<std::vector<double>> expected = {
    {1.25, 1.5},
    {8.5, 8.25}
};
Đầu vào:
double[][] points = new double[][] {
    new double[] {1.0, 1.0},
    new double[] {1.5, 2.0},
    new double[] {8.0, 8.0},
    new double[] {9.0, 8.5}
};
double[][] centroids = new double[][] {
    new double[] {0.0, 0.0},
    new double[] {10.0, 10.0}
};
long iterations = 1;

Kết quả mong đợi:
double[][] expected = new double[][] {
    new double[] {1.25, 1.5},
    new double[] {8.5, 8.25}
};

Giải thích

Hai điểm đầu gần (0, 0) hơn và hai điểm cuối gần (10, 10) hơn. Các tâm cụm mới là trung bình: ((1 + 1.5) / 2, (1 + 2) / 2) = (1.25, 1.5) và ((8 + 9) / 2, (8 + 8.5) / 2) = (8.5, 8.25).

Ví dụ 2
Đầu vào:
points = [
    [0.0],
    [1.0],
    [10.0]
]
centroids = [
    [0.0],
    [100.0]
]
iterations = 2

Kết quả mong đợi:
expected = [
    [3.666667],
    [100.0]
]
Đầu vào:
std::vector<std::vector<double>> points = {
    {0.0},
    {1.0},
    {10.0}
};
std::vector<std::vector<double>> centroids = {
    {0.0},
    {100.0}
};
long long iterations = 2;

Kết quả mong đợi:
std::vector<std::vector<double>> expected = {
    {3.666667},
    {100.0}
};
Đầu vào:
double[][] points = new double[][] {
    new double[] {0.0},
    new double[] {1.0},
    new double[] {10.0}
};
double[][] centroids = new double[][] {
    new double[] {0.0},
    new double[] {100.0}
};
long iterations = 2;

Kết quả mong đợi:
double[][] expected = new double[][] {
    new double[] {3.666667},
    new double[] {100.0}
};

Giải thích

Vòng 1: (100) ở xa mọi điểm, nên cả ba điểm vào cụm 1, tâm cụm này dời đến (0 + 1 + 10) / 3 ≈ 3.666667; cụm 2 không có điểm nào nên vẫn ở 100. Vòng 2 gán giống hệt, nên kết quả là [[3.666667], [100]].

Tham khảo

Thử thách này đã được điều chỉnh cho CodeUtility. Hãy làm theo đề bài và các ràng buộc ở trên.

Học hỏi từ người khác

Giải pháp cộng đồng

Chưa có giải pháp nào được chia sẻ. Hãy giải thử thách này để đăng giải pháp đầu tiên.