k-means : affecter puis recalculer

Partie 2 · ★★★★

Points 1D [1, 2, 9, 10, 11], centres [1, 2]. Écris affecter(points, centres) (indice du centre le plus proche de chaque point) et recalculer(points, etiq, k) (nouveau centre = moyenne des points de chaque groupe). Tu exécutes ensuite deux tours : c1 après un tour, c2 après deux.

def affecter(points, centres):
    return [min(range(len(centres)), key=lambda j: abs(p - centres[j])) for p in points]

def recalculer(points, etiq, k):
    res = []
    for j in range(k):
        g = [p for p, e in zip(points, etiq) if e == ___]
        res.append(sum(g) / len(g))
    return res

points = [1, 2, 9, 10, 11]
c1 = recalculer(points, affecter(points, [1, 2]), 2)
c2 = recalculer(points, affecter(points, ___), 2)

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