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在不同随机初始化的这些不同解决方案之间进行选择的一种方法是选择具有最低成本函数值（失真）的解决方案。给定每个点到质心的分配，算法的第二阶段为每个质心重新计算分配给它的点的平均值。因此，在实践中，K-means 算法通常使用不同的随机初始化运行几次。然而，收敛的解决方案可能并不总是理想的，并且取决于质心的初始设置。您将在接下来的部分中分别实现 K-means 算法的两个阶段。K-means 算法是一种自动将相似数据点聚集在一起的方法。(ii) 使用分配给它的点重新计算每个质心的平均值。

如果您想配置多个镜像源平衡负载，可在已经替换。请自行替换引号内的内容，源地址之间需要有空格。

np.random.permutation()生产随机序列，乱序.1.输入一维数组：arr = np.array([1,3,5,7,9,11])per = np.random.permutation(arr)print(per)输出1：[ 5 7 3 11 1 9]输出2：[ 1 5 9 11 3 7]输出3：[ 9 1 7 11 5 3]2.输入列表list = [2,4,6,8,10,6,8]per = np.random.permut...

1.pd.value_counts(value)计数，每个数字或字符的个数。list = [2,4,6,8,10,6,8]print(pd.value_counts(list))输出：2.pd.value_counts(value).index只要value中的元素（不重复）list = [2,4,6,8,10,6,8]a = pd.value_counts(list).index.tolist()print(a)输出：[6, 8, 4, 10, 2]...

1.numpy.mean()求均值。list = [2,4,6,8,10]print(np.mean(list))输出：6.0

1. np.where(condition)arr = np.array([1,3,5,7,9,11])print(np.where(arr > 4))输出：(array([2, 3, 4, 5], dtype=int64),)

云服务器上运行python程序（PyCharm本地编辑同步服务器+Anaconda）挂载跑实验教程