Python实现K-means聚类算法
简介
本仓库提供了一个用Python实现的K-means聚类算法。该算法通过Python代码实现了K-means聚类过程，并使用图示的方法直观展示了聚类结果。
资源文件
- Python实现K-means聚类算法：该资源文件包含了K-means聚类算法的Python代码实现。代码中详细展示了如何初始化聚类中心、计算样本点与聚类中心的距离、更新聚类中心等步骤。
- data.txt：测试数据文件，包含用于测试K-means聚类算法的数据集。数据集以文本格式存储，方便读取和处理。
使用方法
- 下载并解压资源文件。
- 使用Python运行K-means聚类算法的代码。
- 代码会自动读取
data.txt中的测试数据，并进行聚类。 - 聚类结果将以图示的方式展示，帮助你直观理解聚类效果。
注意事项
- 确保你已经安装了Python环境，并且安装了必要的依赖库（如
numpy、matplotlib等）。 - 如果你对K-means算法不熟悉，建议先了解其基本原理，以便更好地理解代码实现。
贡献
如果你有任何改进建议或发现了代码中的问题，欢迎提交Issue或Pull Request。我们非常欢迎社区的贡献！
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。