将50条水平直线，进行聚类分成2类 代码

同样可以使用K-means算法进行解决，以下是Python实现代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成50条水平直线的端点坐标
lines = np.random.rand(50, 2)
lines[:, 1] = 0.5  # 将y坐标设为常数0.5

# 初始化K-means模型，将直线聚成2类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 训练模型，得到每条直线所属的类别
labels = kmeans.fit_predict(lines)

# 输出每个类别中的直线数量
print('Class 0:', sum(labels == 0))
print('Class 1:', sum(labels == 1))

解释一下代码的实现过程：

1. 使用Numpy库生成50条水平直线的端点坐标，共计100个坐标点。其中，y坐标设为常数0.5，保证所有直线都水平。
2. 初始化K-means模型，将50条直线聚成2类。
3. 使用fit_predict方法对数据进行训练和预测，得到每条直线所属的类别。
4. 输出每个类别中的直线数量，检查聚类结果是否正确。

需要注意的是，此时直线只有两个自由度，因此聚类效果可能不如前一个问题中的情况好。如果需要更好的聚类结果，可以考虑使用更高维度的特征，例如直线的斜率、截距等。