python对数据进行平滑变为函数型数据，计算这些函数型数据的马氏距离，并对K-means聚类中通过欧式距离进行聚类的方法进行优化，优化为基于这些函数型数据的马氏距离对这些函数型数据进行聚类，并给我代码

以下是 Python 代码实现：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from scipy.linalg import inv
from sklearn.cluster import KMeans

# 平滑函数
def smooth(x, window_len=11, window='hanning'):
    if x.ndim != 1:
        raise ValueError("smooth only accepts 1 dimension arrays.")
    if x.size < window_len:
        raise ValueError("Input vector needs to be bigger than window size.")
    if window_len < 3:
        return x
    if not window in ['flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman']:
        raise ValueError("Window is one of 'flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman'")
    s = np.r_[x[window_len - 1:0:-1], x, x[-2:-window_len - 1:-1]]
    if window == 'flat':  # moving average
        w = np.ones(window_len, 'd')
    else:
        w = eval('np.'+window+'(window_len)')
    y = np.convolve(w / w.sum(), s, mode='valid')
    return y[int(window_len / 2):-int(window_len / 2)]

# 计算马氏距离
def mahalanobis(x, y, invcov):
    diff = x - y
    return np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, invcov), diff.T))

# 读取数据，假设数据已经被平滑处理为函数型数据
data = np.loadtxt('data.txt')

# 计算协方差矩阵的逆矩阵
cov = np.cov(data.T)
invcov = inv(cov)

# 计算马氏距离矩阵
dist = cdist(data, data, mahalanobis, invcov=invcov)

# 使用 K-Means 聚类算法，基于马氏距离进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(dist)

# 输出聚类结果
print(labels)

需要注意的是，这里的 `data.txt` 文件应该是已经被平滑处理为函数型数据的，即每一行代表一个函数型数据。如果数据还没有进行平滑处理，则需要先进行平滑处理，然后再使用上述代码进行聚类。