修改上述函数，随机质心产生的方法为从已有的样本数据中随机选取k个点。（补全代码） """ Parameters: dataSet - 数据集 k - 聚类数 Returns: centroids - 随机类中心 """ def randCent1(dataSet, k):

import random
def randCent1(dataSet, k):
    n = dataSet.shape[1]
    centroids = np.empty((k,n)) 
    for j in range(n): 
        minJ = min(dataSet[:,j]) 
        rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
        centroids[:,j] = minJ + rangeJ * np.random.rand(k) 
    return centroids

修改后的代码如上所示。其中，通过 `np.random.rand(k)` 从 0 到 1 之间随机生成 k 个数，然后将其乘上每个特征的取值范围，再加上该特征的最小值，即可得到 k 个随机质心。

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#修改上述函数，随机质心产生的方法为从已有的样本数据中随机选取k个点。（补全代码） """ Parameters: dataSet - 数据集 k - 聚类数 Returns: centroids - 随机类中心 """ def randCent1(dataSet, k):

import random
def randCent1(dataSet, k):
    n = dataSet.shape[1] # 特征数
    centroids = np.empty((k,n)) # 初始化随机质心矩阵
    for i in range(k):
        index = random.randint(0, len(dataSet)-1) # 从已有的样本数据中随机选取一个点作为质心
        centroids[i] = dataSet[index]
    return centroids

如何使用centroids函数获取质心

要使用centroids函数获取质心，需要先定义一个k-means聚类模型并对数据进行聚类。然后，可以使用centroids函数从模型中获取质心。

以下是一个示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 定义k-means聚类模型，聚类数为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 对数据进行聚类
kmeans.fit(X)

# 获取质心
centroids = kmeans.cluster_centers_

在上述代码中，我们首先生成了100个二维随机数据点。然后，我们定义了一个k-means聚类模型，将聚类数设置为3。接着，我们对数据进行聚类，并使用centroids函数从模型中获取质心。最终，我们将质心保存在centroids变量中。