test.txt

# import
>>> import kMeans
>>> from numpy import *

# 从文本中构建矩阵，加载测试数据集
>>> datMat=mat(kMeans.loadDataSet('testSet.txt'))

# 测试 randCent() 函数是否正常运行。
# 首先，先看一下矩阵中的最大值与最小值
>>> min(datMat[:,0])
matrix([[-5.379713]])
>>> min(datMat[:,1])
matrix([[-4.232586]])
>>> max(datMat[:,1])
matrix([[ 5.1904]])
>>> max(datMat[:,0])
matrix([[ 4.838138]])

# 然后看看 randCent() 函数能否生成 min 到 max 之间的值
>>> kMeans.randCent(datMat, 2)
matrix([[-3.59997714, -1.43558065],
        [-3.03744979,  4.35541488]])

# 最后测试一下距离计算方法
>>> kMeans.distEclud(datMat[0], datMat[1])
5.184632816681332

# 该算法会创建k个质心，然后将每个点分配到最近的质心，再重新计算质心。
# 这个过程重复数次，知道数据点的簇分配结果不再改变位置。
# 运行结果（多次运行结果可能会不一样，可以试试，原因为随机质心的影响，但总的结果是对的， 因为数据足够相似）
>>> myCentroids, clustAssing = kMeans.kMeans(datMat, 4)
[[ 0.15357605 -0.94962877]
 [ 3.3593825   1.05965957]
 [-2.41900657  3.30513371]
 [-2.80505526 -3.73280289]]
[[ 2.35622556 -3.02056425]
 [ 2.95373358  2.32801413]
 [-2.46154315  2.78737555]
 [-3.38237045 -2.9473363 ]]
[[ 2.65077367 -2.79019029]
 [ 2.6265299   3.10868015]
 [-2.46154315  2.78737555]
 [-3.53973889 -2.89384326]]