from numpy import *
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import KMeans

## step 1: load data
print ("step 1: load data..." )
dataSet = []   #列表，用来表示，列表中的每个元素也是一个二维的列表；这个二维列表就是一个样本，样本中包含有我们的属性值和类别号。
#与我们所熟悉的矩阵类似，最终我们将获得N*2的矩阵，
fileIn = open("D:/xuepython/testSet.txt")  #是正斜杠
for line in fileIn.readlines():
    temp=[]
    lineArr = line.strip().split('\t')  #line.strip()把末尾的'\n'去掉
    temp.append(float(lineArr[0]))
    temp.append(float(lineArr[1]))
    dataSet.append(temp)
    #dataSet.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])#上面的三条语句可以有这条语句代替
fileIn.close()
## step 2: clustering...
print ("step 2: clustering..."  )
dataSet = mat(dataSet)  #mat()函数是Numpy中的库函数，将数组转化为矩阵
k = 4
centroids, clusterAssment = KMeans.kmeans(dataSet, k)  #调用KMeans文件中定义的kmeans方法。

## step 3: show the result
print ("step 3: show the result..."  )
KMeans.showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment)
from numpy import *
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import KMeans

## step 1: load data
print ("step 1: load data..." )
dataSet = []   #列表，用来表示，列表中的每个元素也是一个二维的列表；这个二维列表就是一个样本，样本中包含有我们的属性值和类别号。
#与我们所熟悉的矩阵类似，最终我们将获得N*2的矩阵，
fileIn = open("D:/xuepython/testSet.txt")  #是正斜杠
for line in fileIn.readlines():
    temp=[]
    lineArr = line.strip().split('\t')  #line.strip()把末尾的'\n'去掉
    temp.append(float(lineArr[0]))
    temp.append(float(lineArr[1]))
    dataSet.append(temp)
    #dataSet.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])#上面的三条语句可以有这条语句代替
fileIn.close()
## step 2: clustering...
print ("step 2: clustering..."  )
dataSet = mat(dataSet)  #mat()函数是Numpy中的库函数，将数组转化为矩阵
k = 4
centroids, clusterAssment = KMeans.kmeans(dataSet, k)  #调用KMeans文件中定义的kmeans方法。

## step 3: show the result
print ("step 3: show the result..."  )
KMeans.showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment)
## step 1: load data #列表，用来表示，列表中的每个元素也是一个二维的列表；这个二维列表就是一个样本，样本中包含有我们的属性值和类别号。 #与我们所熟悉的矩阵类似，最终我们将获得N*2的矩阵， #是正斜杠 #line.strip()把末尾的'\n'去掉 #dataSet.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])#上面的三条语句可以有这条语句代替 ## step 2: clustering... #mat()函数是Numpy中的库函数，将数组转化为矩阵 #调用KMeans文件中定义的kmeans方法。 ## step 3: show the result