kmeans图形案例不成功

Question

为什么我对图形进行kmeans聚类，没有按照某个质心点进行分类，而是好几块横的区域啊

用来划分的图形如下

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从你给出的代码和描述来看，你在使用K-Means算法对图像进行聚类时遇到了问题。你的代码看起来试图将图像中的每个像素点分配到最近的质心，但结果似乎并不符合预期。这可能是由于以下几个原因造成的：

1. 数据预处理：在进行聚类之前，通常需要对数据进行预处理，例如缩放或归一化。如果你的图像数据的范围差异很大（例如，亮度或颜色通道的差异），这可能会影响聚类的结果。
2. 图像重塑方式：你使用image.reshape(-1, 4)将图像数据重塑为二维数组，其中每一行代表一个像素的四个颜色通道（假设是RGB和透明度通道）。但是，确保这样做是正确的，并且你的图像确实包含四个通道。有时，图像可能只包含三个颜色通道（RGB），在这种情况下，重塑方式应该是image.reshape(-1, 3)。
3. 聚类标签的使用：在代码中，这一行 y = image_new[kMeans.labels_ = i] 存在语法错误。你应该使用 kMeans.labels_ == i 来检查像素的标签是否等于某个特定的值。此外，你的代码逻辑可能不完全正确。你可能想要将每个像素点的值替换为其对应质心的值，而不是仅仅收集这些质心的值。
4. 质心表示的图像：在生成新的图像数据 new_x 时，你需要确保每个像素的值正确对应到其所属的质心。你可能需要将每个像素的位置和对应的质心值关联起来，而不是仅仅创建一个包含质心值的列表。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

• 确保你的图像数据预处理得当，并且重塑方式正确。
• 检查和调整你的聚类代码逻辑，确保正确地分配像素到质心，并生成新的图像数据。
• 考虑使用其他聚类算法或调整K-Means的参数（如初始化方法、迭代次数等）以获得更好的结果。

另外，提供的图3和图4似乎与问题无关，它们可能是无关的文本或文件路径。请确保你提供的代码和描述与你要解决的问题直接相关。如果还有其他问题或需要进一步的帮助，请提供更多信息或具体描述你的问题。