answer:import numpy as np class KMeans: def __init__(self, cluster): self.cluster = cluster def fit(self, X): self.centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], size=self.cluster, replace=False)] while True: distance = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - self.centroids, axis=2) labels = np.argmin(distance, axis=1) new_centroids = np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(self.cluster)]) if np.all(new_centroids == self.centroids): break self.centroids = new_centroids def predict(self, X): distance = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - self.centroids, axis=2) return np.argmin(distance, axis=1) # 生成训练数据 trainx = np.random.random((100, 2)) # 生成测试数据 testx = np.random.random((20, 2)) # 创建KMeans对象并进行训练 kmeans = KMeans(cluster=3) kmeans.fit(trainx) # 对测试数据进行预测 predictions = kmeans.predict(testx) print(predictions)

answer:import numpy as np class KMeans: def __init__(self, cluster, max_iter): self.cluster = cluster self.max_iter = max_iter def fit(self, X): self.centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], size=self.cluster, replace=False)] for i in range(self.max_iter): distance = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - self.centroids, axis=2) labels = np.argmin(distance, axis=1) new_centroids = np.array([X[labels == j].mean(axis=0) for j in range(self.cluster)]) if np.all(new_centroids == self.centroids): break self.centroids = new_centroids def predict(self, X): distance = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - self.centroids, axis=2) return np.argmin(distance, axis=1) # 生成训练数据 trainx = np.random.random((100, 2)) # 生成测试数据 testx = np.random.random((20, 2)) # 创建KMeans对象并进行训练 kmeans = KMeans(cluster=3, max_iter=100) kmeans.fit(trainx) # 对测试数据进行预测 predictions = kmeans.predict(testx) print(predictions)

answer:import numpy as np class KMeans: def __init__(self, cluster, max_iter=100, tol=1e-4): self.cluster = cluster self.max_iter = max_iter self.tol = tol def fit(self, X): self.centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], size=self.cluster, replace=False)] for _ in range(self.max_iter): distance = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - self.centroids, axis=2) labels = np.argmin(distance, axis=1) new_centroids = np.array([X[labels == j].mean(axis=0) for j in range(self.cluster)]) if np.linalg.norm(new_centroids - self.centroids) < self.tol: break self.centroids = new_centroids def predict(self, X): distance = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - self.centroids, axis=2) return np.argmin(distance, axis=1) # 生成训练数据 trainx = np.random.random((100, 2)) # 生成测试数据 testx = np.random.random((20, 2)) # 创建KMeans对象并进行训练 kmeans = KMeans(cluster=3, max_iter=100, tol=1e-4) kmeans.fit(trainx) # 对测试数据进行预测 predictions = kmeans.predict(testx) print(predictions)

answer:Existem diversos tipos de fontes de renda que você pode considerar. Alguns exemplos populares incluem: 1. Renda proveniente do trabalho assalariado: Salário recebido em troca de um emprego formal. 2. Empreendedorismo: Iniciar e gerenciar seu próprio negócio, seja ele físico ou online. 3. Investimentos financeiros: Ganhar dinheiro através de investimentos em ações, títulos, imóveis, entre outros. 4. Aluguel: Obter renda através do aluguel de imóveis, carros ou outros bens. 5. Venda de produtos ou serviços: Vender produtos físicos ou digitais, ou fornecer serviços, como freelancer ou consultor. 6. Dividendos: Receber parte dos lucros de uma empresa na qual você é acionista. 7. Royalties: Ganhar dinheiro com a utilização de sua propriedade intelectual, como por meio de livros, músicas ou patentes. 8. Negociação: Lucrar com a compra e venda de bens, como carros, antiguidades, colecionáveis, etc. 9. Trabalho freelancer: Realizar trabalhos temporários ou projetos específicos para diferentes clientes. 10. Renda passiva: Gerar renda automaticamente, como através de programas de afiliados, publicidade online, venda de livros digitais, entre outros. É importante considerar suas habilidades, interesses e recursos disponíveis ao escolher suas fontes de renda. Diversificar as fontes de renda também pode ser uma boa estratégia para minimizar riscos e aumentar seu potencial de ganhos.