程式設計中在做數值相等判斷的時候，直接使用==判斷並不可靠。實際上經過運算後的兩個值（浮點型）並不可能完全一致，可能會因為小數點後的些許差異導致判斷為false。
比如：1
print1e-5==1e-6//這肯定是false,但是實際這兩個值可以看作近似相等。
在kmeans中判斷是否結束迴圈，就是判斷重新計算的聚類中心點是否和原聚類中心點一致，實際上新舊聚類中心點之間會有乙個可允許的誤差。修改**如下：12
3456
78910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
23importnumpy as np
defkmeans(data, n, m, k):
rarray=np.random.random(size=k)
rarray=np.floor(rarray*n)
rarray.astype(int)
cls=np.zeros([1,n],np.int)
center=np.take(data,rarray)
pcenter=np.zeros([k,m])
end=true
whileend:
foriinxrange(n):
tmp=data[i]-center
tmp=np.square(tmp)
tmp=np.sum(tmp,axis=1)
cls[i]=np.argmin(tmp)
center=np.zeros([k,m])
count=np.zeros([1,k],np.int)
foriinxrange(n):
center[cls[i]]=center[cls[i]]+data[i]
count[cls[i]]=count[cls[i]]+1
ifnp.sum(center/count-pcenter) <=1e-4:
end=false
pcenter=center/count
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產生隨機50個點 這裡產生資料並儲存資料，不然每次資料總變來變去的，要是 寫得不當，也不太方便檢視 defproducte data f open data.csv w for i in range 50 a random.randint 1,10 b random.randint 1,10 f.w...