随机生成k个类中心点（补全代码） #基本思路：随机产生k个点，坐标值介于所有样本数据集坐标的取值区间。 """ Parameters: dataSet - 数据集 k - 聚类数 Returns: centroids - 随机类中心 """ def randCent(dataSet, k):

import numpy as np

n = np.shape(dataSet)[1] # 数据集中每个样本的特征数
centroids = np.mat(np.zeros((k, n))) # 初始化k个类中心点

# 遍历每个特征，找到它们的最大最小值
for j in range(n):
    minJ = min(dataSet[:,j])
    rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
    # 在最大最小值范围内随机生成k个点
    centroids[:,j] = np.mat(minJ + rangeJ * np.random.rand(k,1))

return centroids