有了上篇得到的兩個計算集群的模組，我們可以很輕鬆計算指定個數的集群了。那麼結果如何呈現呢？
老師給了一張美國地圖，大小（畫素）跟資料中的座標相符，於是我們就可以把結果呈現到圖上。嗯，也就是用matplotlib把點畫到已經存在的圖上。
首先是載入：
map_file = open(map_url)
map_img = plt.imread(map_file)
implot = plt.imshow(map_img)
ypixels, xpixels, bands = map_img.shape
dpi = 60.0 # adjust this constant to resize your plot
xinch = xpixels / dpi
yinch = ypixels / dpi
plt.figure(figsize=(xinch,yinch))
後面的又是老師給出的小技巧。怎麼表示集群歸屬呢？
本來可以直接把集群直接按照人口的大小標準化之後作為圓的面積，繪到美國地圖上，但是那樣的話地圖上就剩下了乙個又乙個的大圓，不直觀，也毀了原來的資料。
老師建議把給定的資料原原本本的繪出來，然後使用相同的顏色表示同一集群，是不是更好？不能更認同了。
首先就是調整個合適的比例，使用圓的面積表示county的人口：
def circle_area(pop):
return math.pi * pop / (200.0 ** 2)
fips_to_line = {}
for line_idx in range(len(data_table)):
fips_to_line[data_table[line_idx][0]] = line_idx
for cluster_idx in range(len(cluster_list)):
cluster = cluster_list[cluster_idx]
cluster_color = colors[cluster_idx % len(colors)]
for fips_code in cluster.fips_codes():
line = data_table[fips_to_line[fips_code]]
plt.scatter(x = [line[1]], y = [line[2]], s = circle_area(line[3]), lw = 1,
facecolors = cluster_color, edgecolors = cluster_color)
結果也蠻炫的，hierarchical的結果為：（就是分離合併演算法）
而k-means演算法的結果為：（先隨便取點，然後迭代）
注意觀察左下角（洛杉磯？）和右下角的部分，二者所出現的不同。
hierarchical演算法的結果基本符合預期，那k-means演算法的誤差是如何得來的呢？
k-means演算法的初始值是取的人口最大的幾個county，如果恰好有兩個大county在一起，誤差就會出現，而且經過幾次的迭代，誤差也不會消除。因此k-means需要人工干預，通過取理想的初始值，來達到預期。
如果僅僅讓我自己去解決這個問題，恐怕我會把事情搞的無比複雜，而且最終的結果也並不一定如意。通過老師的引導，發現事情一下子就清晰明了。要解決乙個問題，一定要多去思考，看看是否有合適的路到達。
比如這個問題中的每組資料報含五個變數，不如就以此建個類。考慮到要做的運算，也提前內建好method。這樣就極大的簡化了整個過程。
另外，資料的呈現也不要太粗暴，比如我一開始想到的直接繪圓，實在不是什麼好點子。
long long way to go !
源**：github
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