帮我补全这段代码 import numpy as np # 最大迭代次数 max_iter_num = 100 # 一次聚类过程 def cluster(D, k, U): # 参数：D为训练样本集（每行是一个杨本），k为聚类的类簇数量，U是均值向量集 # 返回：C是本次聚类的簇的字典，每个簇是一个字典元素，关键字为簇下标，从0开始 return C # 更新均值向量 def get_means(D, k, C, U): # 参数：D为训练样本集（每行是一个杨本），k为聚类的类簇数量，U是均值向量集，C是D中样本根据U聚类的结果的索引集合 # 返回：U_new是更新后簇的均值向量列表；flag为1说明均值向量发生了变化，为0说明没变 return U_new, flag # 聚类 def k_means(D, k, indexes): # 参数：D为训练样本集（每行是一个杨本），k为聚类的类簇数量，indexes为初始均值向量的样本索引构成的列表 # 返回：C是聚类结果的簇的字典，每个簇是一个字典元素，关键字为簇下标，从0开始；U是聚类结果的簇的均值向量列表 return C, U

好的，以下是补全后的代码，包含了距离计算函数`dist`和完整的k-means算法实现：

import numpy as np

# 最大迭代次数
max_iter_num = 100

# 计算样本之间的欧式距离
def dist(x, y):
    return np.sqrt(np.sum(np.square(x - y)))

# 一次聚类过程
def cluster(D, k, U):
    # 参数：D为训练样本集（每行是一个样本），k为聚类的类簇数量，U是均值向量集
    # 返回：C是本次聚类的簇的字典，每个簇是一个字典元素，关键字为簇下标，从0开始
    C = {}
    for i in range(k):
        C[i] = []
    for j in range(D.shape[0]):
        x = D[j, :]
        min_dist = np.inf
        min_index = -1
        for i in range(k):
            d = dist(x, U[i])
            if d < min_dist:
                min_dist = d
                min_index = i
        C[min_index].append(j)
    return C

# 更新均值向量
def get_means(D, k, C, U):
    # 参数：D为训练样本集（每行是一个样本），k为聚类的类簇数量，U是均值向量集，C是D中样本根据U聚类的结果的索引集合
    # 返回：U_new是更新后簇的均值向量列表；flag为1说明均值向量发生了变化，为0说明没变
    U_new = np.zeros((k, D.shape[1]))
    flag = 0
    for i in range(k):
        if len(C[i]) == 0:
            continue
        U_new[i, :] = np.mean(D[C[i], :], axis=0)
        if dist(U_new[i, :], U[i, :]) > 1e-6:
            flag = 1
    return U_new, flag

# 聚类
def k_means(D, k, indexes):
    # 参数：D为训练样本集（每行是一个样本），k为聚类的类簇数量，indexes为初始均值向量的样本索引构成的列表
    # 返回：C是聚类结果的簇的字典，每个簇是一个字典元素，关键字为簇下标，从0开始；U是聚类结果的簇的均值向量列表
    U = D[indexes, :]
    C = {}
    for i in range(k):
        C[i] = []
    iter_num = 0
    flag = 1
    while flag and iter_num < max_iter_num:
        C = cluster(D, k, U)
        U_new, flag = get_means(D, k, C, U)
        U = U_new
        iter_num += 1
    return C, U

在这个实现中，我们使用了numpy库来进行矩阵计算。在聚类函数`cluster`中，我们遍历每个样本，计算其与所有均值向量的距离，并将其划分到距离最近的簇中。在更新均值向量函数`get_means`中，我们对每个簇中的样本进行求和，然后除以簇中样本的数量，得到簇的新均值向量。在主函数`k_means`中，我们先随机选择k个样本作为初始均值向量，然后进行迭代，直到均值向量不再变化或达到最大迭代次数为止。

希望这个完整的k-means算法实现对您有所帮助！