凸集上投影的聚类算法 Python 实现

聚类算法是数据分析中常用的一种技术，它可以将数据集划分为具有相似特征的群组。在本文中，我将介绍一种基于凸集上投影的聚类算法，并提供其 Python 实现代码。

凸集上投影聚类算法是一种基于凸优化理论的聚类方法，它通过最小化数据点与聚类中心之间的距离来确定最优的聚类结果。以下是算法的步骤：

1. 初始化聚类中心：从数据集中随机选择 K 个点作为初始聚类中心。

2. 分配数据点：对于每个数据点，计算其与各个聚类中心之间的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。

3. 更新聚类中心：对于每个簇，计算其中所有数据点的平均值，作为新的聚类中心。

4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

下面是使用 Python 实现凸集上投影聚类算法的代码示例：

import numpy as np

def projection_clustering(