至此聚类相关的内容告一段落，前面十篇博客介绍了常见的几种聚类算法，也加入了一些代码实现。这篇博客来一个汇总的实例，分别创建圆形数据、月牙形数据、聚团数据以及随机数据，并测试不同数据在各种不同聚类算法中的聚类效果以及消耗时间。
import time
import warnings
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import cluster
from
如何有效地对数据进行布局是大规模网络存储系统面临的重大挑战,需要一种能够自适应存储规模变化、公平有效的数据布局算法.提出的CCHDP(clustering-based and consistent hashing-aware data placement)算法将聚类算法与一致hash 方法相结合,引入少量的虚拟设备,极大地减少了存储空间.理论和实验证明,CCHDP 算法可以按照设备的权重公平地分布数据,自适应存储设备的增加和删除,在存储规模发生变化时迁移最少的数据量,并且可以快速地定位数据,对存
