k-means算法用于一维数组聚类的代码，特别适合初学者学习。
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简介：
关于k-means聚类的理论基础，您可以查阅这篇博客：https://blog..net/sinat_36710456/article/details/88019323。本文将侧重于对基本代码的阐述，因为它主要集中在对一维数组进行的聚类操作，并且距离公式相对较为简单：distance = |a – b|。这种方法特别适合初学者理解k-means聚类的核心原理。所谓一维数组，例如 [12, 3, 56, 89, 78, 2, 12, 45, 255, 236]，我们将使用它来进行一个具体的示例。以下代码展示了如何对一组数字进行聚类，类别数量可以通过调整参数n来实现改变。代码如下（建议您从主函数开始阅读以更好地理解整体流程）：
import numpy as np
import # 这里缺少导入语句，但保持原样
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