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c24ebe6b81
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78e63aaa63
@ -15,14 +15,14 @@ def distance(x, y):
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def c_means(k, dados, tam):
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# Inicializa as centróides escolhendo elementos aleatórios dos conjuntos
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# Инициализирует центроиды, выбирая случайные элементы из множества
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centroides = [dados[rnd.randint(0, len(dados)-1)] for kk in range(0, k)]
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grupos = [-1 for x in range(0, len(dados))]
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it_semmodificacao = 0
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# para cada instância
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# для каждого экземпляра
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iteracoes = 0
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while iteracoes < 1000 and it_semmodificacao < 10:
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inst_count = 0
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@ -31,7 +31,7 @@ def c_means(k, dados, tam):
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for instancia in dados:
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# verifica a distância para cada centroide
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# проверяет расстояние до каждого центроида
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grupo_count = 0
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dist = 10000
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@ -41,7 +41,7 @@ def c_means(k, dados, tam):
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tmp = distance(instancia, grupo)
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if tmp < dist:
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dist = tmp
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# associa a a centroide de menor distância à instância
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# ассоциирует центроид с наименьшим расстоянием до экземпляра
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grupos[inst_count] = grupo_count
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grupo_count = grupo_count + 1
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@ -55,7 +55,7 @@ def c_means(k, dados, tam):
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else:
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it_semmodificacao = 0
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# atualiza cada centroide com base nos valores médios de todas as instâncias à ela associadas
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# обновляет каждый центроид на основе средних значений всех связанных с ним экземпляров
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grupo_count = 0
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for grupo in centroides:
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total_inst = functools.reduce(operator.add, [1 for xx in grupos if xx == grupo_count], 0)
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