本示例详细介绍了如何在Python中使用K均值算法进行数据聚类分析。通过实际代码演示了初始化质心、分配簇成员及更新质心等步骤，帮助读者快速掌握该技术的应用与实践。
简单实现平面的点K均值分析，并使用欧几里得距离以及pylab进行展示。
以下是代码：
```python
import pylab as pl
# 计算欧几里得平方距离函数定义
def calc_e_squire(a, b):
return (a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2
# 初始化20个点的数据
a = [2,4,3,6,7,8,2,3,5,6,12,10,15,16,11,10,19,17,16,13]
b = [5,6,1,4,2,4,3,1,7,9 , 16 , 11 , 19 , 12 , 15 , 14 , 11 , 14 , 11 , 19]
```
5星
