编写一个程序，实现0-255心跳数值异常检测

以下是一个 Python 代码示例，实现了0-255心跳数值异常检测：

import random

def check_heartbeat(heartbeat):
    """
    检测心跳数值是否异常
    """
    if heartbeat < 60 or heartbeat > 100:
        return False
    else:
        return True

def main():
    """
    主函数，每秒钟随机生成一个心跳数值并检测是否异常
    """
    while True:
        heartbeat = random.randint(0, 255)
        if check_heartbeat(heartbeat):
            print("正常心跳：", heartbeat)
        else:
            print("异常心跳：", heartbeat)

if __name__ == '__main__':
    main()

该程序中，使用了 `random` 模块随机生成一个0-255的心跳数值，然后调用 `check_heartbeat()` 函数进行异常检测。如果心跳数值在60-100之间，则认为是正常的，打印出“正常心跳”；否则认为是异常的，打印出“异常心跳”。

你可以根据实际需求修改检测规则和输出方式。

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另外，为了实现 k-means 聚类算法，还需要编写数据的预处理和可视化的部分，以便能够对聚类结果进行分析和评估，比如可以使用散点图或者热力图展示簇的分布情况，并计算聚类效果的评估指标来评价算法的性能。

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