import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt

#?先在四個中心點附近產生一堆數據
real_center?=?[（1?1）?（1?2）?（2?2）?（2?1）]
point_number?=?50

points_x?=?[]
points_y?=?[]

for?center?in?real_center:
????offset_x?offset_y?=?np.random.randn（point_number）?*?0.3?np.random.randn（point_number）?*?0.25
????x_val?y_val?=?center[0]?+?offset_x?center[1]?+?offset_y

????points_x.append（x_val）
????points_y.append（y_val）

points_x?=?np.concatenate（points_x）?#?將二維數組拼接成一個list
points_y?=?np.concatenate（points_y）

#?繪制點圖
plt.scatter（points_x?points_y?color=‘green‘?marker=‘+‘）
#?繪制中心點
center_x?center_y?=?zip（*real_center）
plt.scatter（center_x?center_y?color=‘red‘?marker=‘^‘）
plt.xlim（0?3）
plt.ylim（0?3）
plt.show（）

#=================================================================================
#?第一步，隨機選擇?K?個點
K?=?4
p_list?=?np.stack（[points_x?points_y]?axis=1）?#用np.stack將points_x和points_y拼接，變成（xy）的坐標形式???p_list.shape（2002）
index?=?np.random.choice（len（p_list）?size=K）?#在p_list中隨機選擇K個點的序列號
centeroid?=?p_list[index]?#取出指定序列號的點的坐標

#?以下是畫圖部分
for?p?in?centeroid:
????plt.scatter（p[0]?p[1]?marker=‘^‘）

plt.xlim（0?3）
plt.ylim（0?3）
plt.show（）

#===============================================================================
#?第二步，遍歷所有點?P，將?P?放入最近的聚類中心的集合中
points_set?=?{key:?[]?for?key?in?range（K）}
#?print（“前“points_set）
for?p?in?p_list:
????#?print（“center:“centeroid）
????#?print（“循環(huán)出來的p：“p）
????#判斷這個點離哪一個中心點近，近則記錄下index。然后在對應index的集合中加入該點
????nearest_index?=?np.argmin（np.sum（（centeroid?-?p）?**?2?axis=1）?**?0.5）?#np.argmin返回（距離）最小值的下標，參數axis=1：按行方向求和
????points_set[nearest_index].append（p）
????#?point_set?=?{0:[（[x1y1]）（[x2y2]）......]1:[]......}

#?以下是畫圖部分
for?k_index?p_set?in?points_set.items（）:
????p_xs?=?[p[0]?for?p?in?p_set]
????p_ys?=?[p[1]?for?p?in?p_set]
????plt.scatter（p_xs?p_ys?color=‘C{}‘.format（k_index））

for?ix?p?in?enumerate（centeroid）:
????plt.scatter（p[0]?p[1]?color=‘C{}‘.format（ix）?marker=‘^‘?edgecolor=‘black‘?s=128）

plt.xlim（0?3）
plt.ylim（0?3）
plt.show（）

#===============================================================================
#?第三步，遍歷每一個點集，計算新的聚類中心
for?k_index?p_set?in?points_set.items（）:
????#?print（k_indexp_set）
????p_xs?=?[p[0]?for?p?in?p_set]
????p_ys?=?[p[1]?for?p?in?p_set]
????#?print（p_xs）
????#?print（p_ys）
????centeroid[k_index?0]?=?sum（p_xs）?/?len（p_set）
????centeroid[k_index?1]?=?sum（p_ys）?/?len（p_set）

#?0?[array（[1.6062368?0.7195094]）
#?array（[1.5209016??0.79879955]）
#?array（[1.58217716?0.6752188?]）
#?array（[1.47984399?0.77579545]）
#?array（[1.56584005?0.72633556]）
#?array（[1.36814733?0.85458767]）
#?array（[1.47112209?1.26962527]）
#?array（[1.39860841?0.88106941]）
#?array（[1.42538269?1.00176483]）
#?array（[1.8285598??0.63840008]）
#?array（[1.59278399?0.87566845]）
#?array（[1.75997827?1.58673337]）
#?array（[2.40024409?1.43842766]）
#?array（[1.63783343?1.04777846]）
#?array（[2.27202361