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传统算法:使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法

使用 Pygame 模块演示了 K-Means 聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现:

初始化和基本设置
Pygame 初始化: 通过 pygame.init() 初始化 Pygame。

定义颜色和屏幕大小: 定义了一些颜色常量(WHITE, BLACK, RED, GREEN, BLUE)和屏幕的宽度和高度。

创建 Pygame 窗口: 使用 pygame.display.set_mode 创建窗口,设置窗口标题。

生成随机数据点和初始聚类中心
生成随机数据点: 使用 random.randint 在屏幕范围内生成随机数据点,存储在 points 列表中。

生成初始聚类中心: 使用 random.randint 生成初始的聚类中心,存储在 clusters 列表中。

主循环
事件处理: 在主循环中,检测是否有退出事件,如果有,则退出主循环。

绘制数据点和聚类中心: 使用 pygame.draw.circle 绘制数据点和聚类中心。

计算每个数据点的分配: 计算每个数据点到各个聚类中心的距离,将其分配到距离最近的聚类中心。

更新聚类中心: 根据每个簇的数据点,更新聚类中心为该簇内数据点的平均位置。

显示数据点与聚类中心之间的连线: 使用 pygame.draw.line 显示每个数据点与其所属簇的聚类中心之间的连线。

刷新显示: 使用 pygame.display.flip() 刷新显示。

退出 Pygame
退出 Pygame: 在退出时调用 pygame.quit() 关闭 Pygame。
演示效果
这段代码在每一次主循环中执行 K-Means 算法的一次迭代,同

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