 Implémentez un algorithme de clustering K-means sur ces points de données donnés.
 [(3,7),(2,2),(2,5),(1,3),(8,6)]
L'algorithme K-means est utilisé pour trouver des clusters dans les données en attribuant des points de données similaires au même cluster. \n\nL'algorithme commence par attribuer au hasard les points de données à deux clusters. Ensuite, il calculera le centre de gravité de chaque cluster en prenant la moyenne des points de chaque cluster. Le centroïde du cluster 1 est (2.4,4.4) et du cluster 2 est (4.8,5.2).\n\nL'algorithme effectue ensuite une itération entre deux étapes. La première étape consiste à attribuer chaque point de données au centre de gravité du cluster le plus proche en calculant la distance euclidienne. La deuxième étape consiste à mettre à jour le centroïde de chaque cluster en prenant la moyenne des points de chaque cluster.\n\nUne fois que l'algorithme a convergé (c'est-à-dire aucun changement dans l'emplacement du centroïde de chaque cluster), chaque point de données a été attribué à un cluster, et les clusters peuvent être utilisés pour l'analyse. Dans l'exemple donné, les affectations de cluster finales sont [(3,7) \u2192 Cluster 1, (2,2) \u2192 Cluster 1, (2,5) \u2192 Cluster 1, (1,3) \u2192 Cluster 1 , (8,6) \u2192 Groupe 2].