# k-means 算法的支持函数：球面距离计算（补全代码）

以下是可能的代码实现：

import numpy as np

def spherical_distance(longitude1, latitude1, longitude2, latitude2):
    """
    计算两个经纬度坐标点之间的球面距离
    @param longitude1: 经度1
    @param latitude1: 纬度1
    @param longitude2: 经度2
    @param latitude2: 纬度2
    @return: 两个经纬度坐标点之间的球面距离
    """
    # 补全代码
    # 将经纬度转换为弧度
    lon1, lat1, lon2, lat2 = np.radians([longitude1, latitude1, longitude2, latitude2])
    # 使用 Haversine 公式计算球面距离
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = np.sin(dlat / 2) ** 2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon / 2) ** 2
    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
    r = 6371  # 地球半径，单位为公里
    return c * r

该函数接收四个参数，分别为两个经纬度坐标点的经度和纬度，计算它们之间的球面距离并返回。在实现中，我们使用 `numpy` 库将经纬度转换为弧度，然后使用 Haversine 公式计算球面距离。最后，我们将球面距离乘以地球半径，得到距离的单位为公里。