解释代码：def destence(X,centroids): len=X.shape[0] mid=[] for i in range(len): mid1=X[i,:]-centroids mid2=np.linalg.norm(mid1) mid.append(mid2) return mid

这段代码定义了一个名为 destence 的函数，函数有两个参数 X 和 centroids。X 是一个二维数组，表示数据集中的所有数据点；centroids 是一个一维数组，表示聚类中心点的坐标。

函数的主要作用是计算每个数据点到聚类中心点的距离。具体实现过程如下：

1. 首先获取数据集中数据点的数量 len，并创建一个空列表 mid。

2. 然后通过 for 循环遍历数据集中的每个数据点，计算该数据点到每个聚类中心点的距离，并将距离值添加到 mid 列表中。

3. 计算距离的过程是先将数据点 X[i,:] 和聚类中心点 centroids 做差，得到一个中间变量 mid1，再使用 numpy 库中的 np.linalg.norm 函数计算 mid1 的二范数，得到距离值 mid2。

4. 最后将所有距离值存储在列表 mid 中并返回该列表。

该函数的返回值 mid 是一个一维数组，包含了数据集中每个数据点到聚类中心点的距离。