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分类项目

现在我们需要编写一个函数来将项目分类到一个组/集群。对于给定的项目，我们将找到它与每个均值的相似性，我们将该项目分类为最接近的项目。

def Classify(means,item):

# Classify item to the mean with minimum distance

minimum = sys.maxint;

index = -1;

for i in range(len(means)):

# Find distance from item to mean

dis = EuclideanDistance(item, means[i]);

if (dis < minimum):

minimum = dis;

index = i;

return index;

为了实际找到方法，我们将遍历所有项目，将它们分类到最近的集群并更新集群的均值。我们将重复该过程一定数量的迭代。如果在两次迭代之间没有项目更改分类，我们会在算法找到最佳解决方案时停止该过程。

以下函数将输入k（所需簇的数量），项目和最大迭代次数作为输入，并返回均值和簇。的项的分类存储在数组属于关联和项目的群集中的号被存储在clusterSizes。