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如何在python中实现k-mean++算法
这东西太简单了埃不过你要有些算法基矗如果实在是没有，就拿现成的手写识别算法。界面这东西，基本上刚刚入门的GUI设计都会有画图这样的例子，拿过来略略改一下就要可以用。没有调查过。如果我去设计会考虑1.笔画，2.拐点，3.曲度4.分段长度
Python一种实现类似于重载的方法，*k是什么意思？
*k表示可变参数，通过可变参数实现类似于重载的方法。
通常我们要定义一个函数的时候，必须要预先定义这个函数需要多少个参数（或者说可以接受多少个参数）。一般情况下这是没问题的，但是也有在定义函数的时候，不能知道参数个数的情况（想一想C语言里的printf函数），在Python里，带*的参数就是用来接受可变数量参数的。看一个例子
def funcD(a, b, *c):
print a
print b
print "length of c is: %d " % len(c)
print c
调用funcD(1, 2, 3, 4, 5, 6)结果是
1
2
length of c is: 4
(3, 4, 5, 6)
我们看到，前面两个参数被a、b接受了，剩下的4个参数，全部被c接受了，c在这里是一个tuple。我们在调用funcD的时候，至少要传递2个参数，2个以上的参数，都放到c里了，如果只有两个参数，那么c就是一个empty tuple。
kmeans算法用Python怎么实现
from numpy import *
import numpy as np
def distEclud(vecA, vecB):
return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))
def randCent(dataSet, k):
n = shape(dataSet)[1]
centroids = mat(zeros((k,n)))
for j in range(n):
minJ = min(dataSet[:,j])
rangeJ = float(max(array(dataSet)[:,j]) - minJ)
centroids[:,j] = minJ + rangeJ * random.rand(k,1)
return centroids
def kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent):
m = shape(dataSet)[0]
如何用python实现k近邻算法
1. 数据分类：离散型标签 2. 数据回归：连续型标签 近邻算法的准则是：寻找接近新数据点的训练样本的数目，根据训练样本的信息来预测新数据点的某些信息。