通过k-means实现聚类，本例给出的数据集是testSet，用户下载代码以后，修改fileIn = open('F:/python/testSet.txt') 这句代码为自己文件的存放位置，即可运行。

python写的聚类代码，参考学习写得，侵删 有以下内容： 数据读入 欧式距离函数 随机初始化聚类中心 根据距离将数据分成不同的类 把各类的质心作为新的聚类中心 代价函数为各类到中心距离的平方和 作为4类的分类显示 主程序

用于时间序列聚类的端到端深度表示学习 这是与为“时间序列聚类的端到端深度表示学习：一个比较研究”（Baptiste Lafabregue，Jonathan Weber，PierreGançarki和Germain Forestier）所做的实验相对应的代码 数据集 该论文使用的数据集可在以下获得： : 。单变量和多变量归档都可以使用。 用法 安装套件 您可以使用自己喜欢的软件包管理器（建议使用conda），创建python 3.8或更高版本的新环境并使用列出的软件包 pip install