tensorflow下的kmeans算法分析

原文链接：http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/54429034

（1）先生成随机数、绘图：

import numpy as np   #numpy使python可以处理矩阵

from numpy.linalg import cholesky #linalg = linear + algebra 

import matplotlib.pyplot as plt

############生成测试数据###############

sampleNo = 1000;#数据数量

mu =3

# 二维正态分布

mu = np.array([[1, 5]])

Sigma = np.array([[1, 0.5], [1.5, 3]])

R = cholesky(Sigma)   #乔莱斯基分解

srcdata= np.dot(np.random.randn(sampleNo, 2), R) + mu   #点乘

plt.plot(srcdata[:,0],srcdata[:,1],'bo')

plt.show();  #增加show()后可以进行数据显示。