k = 3 rnd = 0 ROUND_LIMIT = 10 THRESHOLD = 1e-10 melons = [] clusters = [] f = open('melons.txt', 'r') for line in f: melons.append(np.array(line.split(' '), dtype = np.string_).astype(np.float64)) mean_vectors = random.sample(melons, k) while True: rnd += 1 change = 0 clusters = [] for i in range(k): clusters.append([]) for melon in melons: c = np.argmin( list(map( lambda vec: np.linalg.norm(melon - vec, ord = 2), mean_vectors)) ) clusters[c].append(melon) for i in range(k): new_vector = np.zeros((1,2)) for melon in clusters[i]: new_vector += melon new_vector /= len(clusters[i]) change += np.linalg.norm(mean_vectors[i] - new_vector, ord = 2) mean_vectors[i] = new_vector if rnd > ROUND_LIMIT or change < THRESHOLD: break print('最终迭代%d轮'%rnd) colors = ['red', 'green', 'black'] for i, col in zip(range(k), colors): for melon in clusters[i]: plt.scatter(melon[0], melon[1], color = col) plt.show()

这段代码是 K-means 聚类算法的实现，它的作用是将 melons.txt 文件中的数据分成 k 个簇。其中，k=3 表示聚成三个簇，ROUND_LIMIT=10 表示最多迭代十次，THRESHOLD=1e-10 表示当簇中心向量的变化小于 1e-10 时停止迭代。

首先，代码读取文件 melons.txt 中的数据，将其存储在名为 melons 的列表中。然后，从 melons 中随机选择 k 个数据作为初始簇中心向量 mean_vectors。接着，进入循环，将数据分配到离其最近的簇中去，计算每个簇的新中心向量，如果中心向量的变化小于 THRESHOLD，则停止迭代。最后，将聚类结果用散点图显示出来。

需要注意的是，本段代码中并没有对聚类的效果进行评估和调参，因此其聚类效果可能不是最优的。

相关问题

vm.admin_reserve_kbytes = 8192 vm.block_dump = 0 vm.compact_unevictable_allowed = 1 vm.dirty_background_bytes = 0 vm.dirty_background_ratio = 10 vm.dirty_bytes = 0 vm.dirty_expire_centisecs = 3000 vm.dirty_ratio = 20 vm.dirty_writeback_centisecs = 500 vm.dirtytime_expire_seconds = 43200 vm.drop_caches = 3 vm.extfrag_threshold = 500 vm.hugepages_treat_as_movable = 0 vm.hugetlb_shm_group = 0 vm.laptop_mode = 0 vm.legacy_va_layout = 0 vm.lowmem_reserve_ratio = 256 256 32 1 vm.max_map_count = 65530 vm.memory_failure_early_kill = 0 vm.memory_failure_recovery = 1 vm.min_free_kbytes = 67584 vm.min_slab_ratio = 5 vm.min_unmapped_ratio = 1 vm.mmap_min_addr = 65536 vm.mmap_rnd_bits = 28 vm.mmap_rnd_compat_bits = 8 vm.nr_hugepages = 0 vm.nr_hugepages_mempolicy = 0 vm.nr_overcommit_hugepages = 0 vm.numa_stat = 1 vm.numa_zonelist_order = Node vm.oom_dump_tasks = 1 vm.oom_kill_allocating_task = 0 vm.overcommit_kbytes = 0 vm.overcommit_memory = 0 vm.overcommit_ratio = 50 vm.page-cluster = 3 vm.panic_on_oom = 0 vm.percpu_pagelist_fraction = 0 vm.stat_interval = 1 vm.swappiness = 60 vm.user_reserve_kbytes = 131072 vm.vfs_cache_pressure = 100 vm.watermark_scale_factor = 10 vm.zone_reclaim_mode = 0

这是一个包含多个与虚拟内存相关的系统参数的列表。以下是其中一些参数的解释：

- `vm.max_map_count`：最大映射数量，限制了内存中可以同时映射的页面数量，从而影响了缓存的大小。

- `vm.dirty_background_bytes` 和 `vm.dirty_background_ratio`：脏页的阈值，当脏页的数量超过该阈值时，系统会开始写回脏页。

- `vm.dirty_bytes` 和 `vm.dirty_ratio`：系统允许脏页占用的内存大小的上限。

- `vm.min_free_kbytes`：系统保留的空闲内存的大小，当空闲内存低于该值时，系统会开始清理缓存。

- `vm.swappiness`：控制系统在内存不足时使用交换空间的程度，该参数的值越高，系统越可能使用交换空间。

你可以使用 `sysctl` 命令来修改这些参数的值，具体的命令如下：

sysctl -w <parameter>=<value>

其中 `<parameter>` 表示参数名，`<value>` 表示你希望设置的值。请注意，该命令的修改是临时的，如果你想要永久生效，需要将修改写入到 `/etc/sysctl.conf` 配置文件中。

rnd_number = randint(min_number,max_number)

这是一个Python中生成一个随机整数的语句，其中min_number和max_number分别是随机整数的最小值和最大值，randint函数会返回一个min_number和max_number之间的随机整数，包括min_number和max_number本身。需要在使用这个语句之前导入random模块，例如：

from random import randint

rnd_number = randint(1,100)
print(rnd_number)

这段代码会在1到100之间生成一个随机整数，并将其赋值给rnd_number变量，然后打印这个随机整数。