#!/usr/bin/python
#?coding=utf-8
from?numpy?import?*
#?加載數(shù)據(jù)
import?numpy?as?np


def?loadDataSet（fileName）:???#?解析文件，按tab分割字段，得到一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)字類型的矩陣
????dataMat?=?[]??????????????#?文件的最后一個(gè)字段是類別標(biāo)簽
????fr?=?open（fileName）
????for?line?in?fr.readlines（）:
????????curLine?=?line.strip（）.split（‘\t‘）
????????#?fltLine?=?map（float?curLine）????#?將每個(gè)元素轉(zhuǎn)成float類型
????????curLine?=?line.rstrip（）
????????curLine?=?[float（x）?for?x?in?curLine.split（）]
????????dataMat.append（curLine）
????return?dataMat

#?計(jì)算歐幾里得距離
def?distEclud（vecA?vecB）:
????return?sqrt（sum（power（vecA?-?vecB?2）））?#?求兩個(gè)向量之間的距離

#?構(gòu)建聚簇中心，取k個(gè)（此例中為4）隨機(jī)質(zhì)心
def?randCent（dataSet?k）:
????n?=?shape（dataSet）[1]
????centroids?=?mat（zeros（（k?n）））???#?每個(gè)質(zhì)心有n個(gè)坐標(biāo)值，總共要k個(gè)質(zhì)心
????for?j?in?range（n）:
????????minJ?=?float（min（dataSet[:?

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????3330??2018-04-15?21:26??kMeans\kMeans.py
?????文件?????????408??2018-04-15?15:18??kMeans\kMeans.txt
?????文件????????1619??2018-04-15?21:14??kMeans\scikit-learn-kMeans.py
?????目錄???????????0??2018-04-15?21:32??kMeans\