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我尝试编写聚类算法，现在我喜欢创建一些简单的二维测试用例:我喜欢在构建聚类的[0, 1]x[0, 1] 中生成点.
例如是这样的: 
如果簇具有不同(但随机)的形状会更好，例如喜欢:
有没有一种简单的方法可以用 python/numpy 做到这一点？不幸的是，这一代必须非常高效。我写了一些代码，但集群总是具有相同的形状，而且它们通常彼此相距很远。可能已经存在一个不错的算法？
谢谢
最佳答案
不，没有打包的方法可以做到这一点。但是，生成算法并不难编写。第一个似乎是每个维度(X 和 Y)的高斯分布，对三个质心中的每一个重复生成。或者，它可能是一个统一的方向，具有“衰减函数”距离。
第二个是一对集合:从方差小的高斯分布中选择半径，而方向在整个圆上是均匀的。对平均半径 1 和平均半径 3 执行此操作。
这会让你动起来吗？
关于Python:生成二维点/簇，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44145753/
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