Update portugalian on russian

pyFTS/partitioners/CMeans.py

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