{"id":381979,"date":"2024-06-29T03:59:49","date_gmt":"2024-06-29T03:59:49","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=381979"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2024-06-29T03:59:49","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=381979","title":{"rendered":"<span>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u043d\u0430 Python (\u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439)<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0431\u0443\u0434\u0443\u0447\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430\u0445: \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f \u0438 \u0444\u0438\u0437\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f, \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u0430\u043a\u043e\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445:<\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 n-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u043e k \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c. <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f k \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0439 \u043a \u043d\u0435\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 \u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0443. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0428\u0430\u0433\u0438 2 \u0438 3 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e \u0442\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0440, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u043b\u043e\u0434\u044b. \u041a\u0430\u043a \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u044b\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0443\u0442 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c\u0438, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0435\u043d.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>n \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>k \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>dim \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a (\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>cluster \u2014 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e dim * k, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 k \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>cluster_content \u2014 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 k \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u2014 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">def clusterization(array, k): n = len(array)  dim = len(array[0])    cluster = [[0 for i in range(dim)] for q in range(k)]  cluster_content = [[] for i in range(k)]  for i in range(dim): for q in range(k): cluster[q][i] = random.randint(0, max_cluster_value)  cluster_content = data_distribution(array, cluster)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u044b. \u041f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 random(\u0441\u0442\u0440. 9 &#8212; 11) max_claster_value \u2014 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430;<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 data_ditribution() \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c (\u0441\u0442\u0440. 13). \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def data_distribution(array, cluster):  cluster_content = [[] for i in range(k)]  for i in range(n): min_distance = float('inf') situable_cluster = -1 for j in range(k): distance = 0 for q in range(dim): distance += (array[i][q]-cluster[j][q])**2  distance = distance**(1\/2) if distance &lt; min_distance: min_distance = distance situable_cluster = j  cluster_content[situable_cluster].append(array[i])  return cluster_content<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 (\u0441\u0442\u0440. 5) \u0432\u044b\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0417\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 (min_distance) \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043e\u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u043c\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430;<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/081\/5df\/b06\/0815dfb06130e9d4e4e9fde8c3e9cbbf.png\" alt=\"\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u043c \u0432 n-\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.\" title=\"\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u043c \u0432 n-\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.\" width=\"394\" height=\"169\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/081\/5df\/b06\/0815dfb06130e9d4e4e9fde8c3e9cbbf.png\"\/><figcaption>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u043c \u0432 n-\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.<\/figcaption><\/figure>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0442\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0443 (situable_cluster);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 cluster_content \u0432 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 (situable_cluster) \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 cluster_content. <\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">privious_cluster = copy.deepcopy(cluster) while 1: cluster = cluster_update(cluster, cluster_content, dim) cluster_content = data_distribution(array, cluster) if cluster == privious_cluster: break  privious_cluster = copy.deepcopy(cluster)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0446\u0435\u043b\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0448\u0430\u0433 4 \u0438\u0437 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 (\u0441\u043c. \u0432\u044b\u0448\u0435).<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a \u043d\u0438\u043c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c (\u0441\u0442\u0440. 2). \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e cluster_content() \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def cluster_update(cluster, cluster_content, dim): k = len(cluster) for i in range(k): #\u043f\u043e i \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c for q in range(dim): #\u043f\u043e q \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c updated_parameter = 0 for j in range(len(cluster_content[i])):  updated_parameter += cluster_content[i][j][q] if len(cluster_content[i]) != 0: updated_parameter = updated_parameter \/ len(cluster_content[i]) cluster[i][q] = updated_parameter return cluster<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 n \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e: \u0441\u0442\u0440. 8-9 \u2014 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f; \u0441\u0442\u0440. 11-12 \u2014 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435; \u0441\u0442\u0440. 13 \u2014 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def clusterization(array, k): n = len(array)   dim = len(array[0])    cluster = [[0 for i in range(dim)] for q in range(k)]  cluster_content = [[] for i in range(k)]   for i in range(dim): for q in range(k): cluster[q][i] = random.randint(0, max_cluster_value)   cluster_content = data_distribution(array, cluster)  privious_cluster = copy.deepcopy(cluster) while 1: cluster = cluster_update(cluster, cluster_content, dim) cluster_content = data_distribution(array, cluster) if cluster == privious_cluster: break privious_cluster = copy.deepcopy(cluster)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0451\u043c \u043a \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/strong><\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f 3-\u0445 \u0438 2-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432. \u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 mathplotlib:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f 2-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def visualisation_2d(cluster_content):  k = len(cluster_content) plt.grid()  plt.xlabel(\"x\")     plt.ylabel(\"y\")  for i in range(k):  x_coordinates = [] y_coordinates = [] for q in range(len(cluster_content[i])): x_coordinates.append(cluster_content[i][q][0]) y_coordinates.append(cluster_content[i][q][1]) plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates) plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>Grid() \u2014 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438. xlabel(), ylabel() \u2014 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0435\u0439. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0441\u044f\u043c \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f scatter() \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u043e \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 show().<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/4f4\/a15\/517\/4f4a1551741b5b259b369bed7005fabb.png\" alt=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 300. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 3. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" title=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 300. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 3. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" width=\"640\" height=\"480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4f4\/a15\/517\/4f4a1551741b5b259b369bed7005fabb.png\"\/><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 300. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 3. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/416\/473\/7c6\/4164737c6d8710ddd4dc1674efc41872.png\" alt=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" title=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" width=\"640\" height=\"480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/416\/473\/7c6\/4164737c6d8710ddd4dc1674efc41872.png\"\/><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/49b\/8df\/6ad\/49b8df6adde9e53fcb9e7da667b901b6.png\" alt=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" title=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" width=\"640\" height=\"480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/49b\/8df\/6ad\/49b8df6adde9e53fcb9e7da667b901b6.png\"\/><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f 3-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def visualisation_3d(cluster_content):  ax = plt.axes(projection=\"3d\") plt.xlabel(\"x\")     plt.ylabel(\"y\")  k = len(cluster_content)  for i in range(k): x_coordinates = [] y_coordinates = [] z_coordinates = [] for q in range(len(cluster_content[i])): x_coordinates.append(cluster_content[i][q][0]) y_coordinates.append(cluster_content[i][q][1]) z_coordinates.append(cluster_content[i][q][2]) ax.scatter(x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ca0\/feb\/ec9\/ca0febec957ea862c9cdc8f4ad1c2640.png\" alt=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f 3-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 3000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" title=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f 3-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 3000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" width=\"640\" height=\"479\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ca0\/feb\/ec9\/ca0febec957ea862c9cdc8f4ad1c2640.png\"\/><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f 3-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 3000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8ec\/df4\/cf3\/8ecdf4cf3529816da4b90bb6dcb5fd6b.png\" alt=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 900. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 3\" title=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 900. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 3\" width=\"640\" height=\"480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8ec\/df4\/cf3\/8ecdf4cf3529816da4b90bb6dcb5fd6b.png\"\/><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 900. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 3<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/6c5\/8bb\/d45\/6c58bbd45e8e2f77c3d653185adf830b.png\" alt=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 2. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" title=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 2. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.\" width=\"640\" height=\"480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6c5\/8bb\/d45\/6c58bbd45e8e2f77c3d653185adf830b.png\"\/><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 2. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u043e, \u0441 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u0432: <a href=\"https:\/\/drive.google.com\/drive\/folders\/10WLlqfw__Bqr3ERjzZyMjk3ZNOIPPad2?usp=sharing\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/drive.google.com\/drive\/folders\/10WLlqfw__Bqr3ERjzZyMjk3ZNOIPPad2?usp=sharing<\/a><\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043c\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/585034\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/585034\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0431\u0443\u0434\u0443\u0447\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430\u0445: \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f \u0438 \u0444\u0438\u0437\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f, \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u0430\u043a\u043e\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445:<\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 n-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u043e k \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c. <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f k \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0439 \u043a \u043d\u0435\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 \u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0443. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0428\u0430\u0433\u0438 2 \u0438 3 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e \u0442\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0440, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u043b\u043e\u0434\u044b. \u041a\u0430\u043a \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u044b\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0443\u0442 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c\u0438, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0435\u043d.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>n \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>k \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>dim \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a (\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>cluster \u2014 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e dim * k, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 k \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>cluster_content \u2014 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 k \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u2014 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">def clusterization(array, k): n = len(array)  dim = len(array[0])    cluster = [[0 for i in range(dim)] for q in range(k)]  cluster_content = [[] for i in range(k)]  for i in range(dim): for q in range(k): cluster[q][i] = random.randint(0, max_cluster_value)  cluster_content = data_distribution(array, cluster)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u044b. \u041f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 random(\u0441\u0442\u0440. 9 &#8212; 11) max_claster_value \u2014 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430;<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 data_ditribution() \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c (\u0441\u0442\u0440. 13). \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def data_distribution(array, cluster):  cluster_content = [[] for i in range(k)]  for i in range(n): min_distance = float('inf') situable_cluster = -1 for j in range(k): distance = 0 for q in range(dim): distance += (array[i][q]-cluster[j][q])**2  distance = distance**(1\/2) if distance &lt; min_distance: min_distance = distance situable_cluster = j  cluster_content[situable_cluster].append(array[i])  return cluster_content<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 (\u0441\u0442\u0440. 5) \u0432\u044b\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0417\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 (min_distance) \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043e\u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u043c\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430;<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u043c \u0432 n-\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.<\/figcaption><\/figure>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0442\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0443 (situable_cluster);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 cluster_content \u0432 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 (situable_cluster) \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 cluster_content. <\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">privious_cluster = copy.deepcopy(cluster) while 1: cluster = cluster_update(cluster, cluster_content, dim) cluster_content = data_distribution(array, cluster) if cluster == privious_cluster: break  privious_cluster = copy.deepcopy(cluster)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0446\u0435\u043b\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0448\u0430\u0433 4 \u0438\u0437 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 (\u0441\u043c. \u0432\u044b\u0448\u0435).<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a \u043d\u0438\u043c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c (\u0441\u0442\u0440. 2). \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e cluster_content() \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def cluster_update(cluster, cluster_content, dim): k = len(cluster) for i in range(k): #\u043f\u043e i \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c for q in range(dim): #\u043f\u043e q \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c updated_parameter = 0 for j in range(len(cluster_content[i])):  updated_parameter += cluster_content[i][j][q] if len(cluster_content[i]) != 0: updated_parameter = updated_parameter \/ len(cluster_content[i]) cluster[i][q] = updated_parameter return cluster<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 n \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e: \u0441\u0442\u0440. 8-9 \u2014 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f; \u0441\u0442\u0440. 11-12 \u2014 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435; \u0441\u0442\u0440. 13 \u2014 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def clusterization(array, k): n = len(array)   dim = len(array[0])    cluster = [[0 for i in range(dim)] for q in range(k)]  cluster_content = [[] for i in range(k)]   for i in range(dim): for q in range(k): cluster[q][i] = random.randint(0, max_cluster_value)   cluster_content = data_distribution(array, cluster)  privious_cluster = copy.deepcopy(cluster) while 1: cluster = cluster_update(cluster, cluster_content, dim) cluster_content = data_distribution(array, cluster) if cluster == privious_cluster: break privious_cluster = copy.deepcopy(cluster)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0451\u043c \u043a \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/strong><\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f 3-\u0445 \u0438 2-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432. \u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 mathplotlib:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f 2-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def visualisation_2d(cluster_content):  k = len(cluster_content) plt.grid()  plt.xlabel(\"x\")     plt.ylabel(\"y\")  for i in range(k):  x_coordinates = [] y_coordinates = [] for q in range(len(cluster_content[i])): x_coordinates.append(cluster_content[i][q][0]) y_coordinates.append(cluster_content[i][q][1]) plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates) plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>Grid() \u2014 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438. xlabel(), ylabel() \u2014 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0435\u0439. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0441\u044f\u043c \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f scatter() \u2014 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043f\u043e \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 show().<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 300. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 3. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f 3-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def visualisation_3d(cluster_content):  ax = plt.axes(projection=\"3d\") plt.xlabel(\"x\")     plt.ylabel(\"y\")  k = len(cluster_content)  for i in range(k): x_coordinates = [] y_coordinates = [] z_coordinates = [] for q in range(len(cluster_content[i])): x_coordinates.append(cluster_content[i][q][0]) y_coordinates.append(cluster_content[i][q][1]) z_coordinates.append(cluster_content[i][q][2]) ax.scatter(x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f 3-\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 3000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 4. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 900. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 3<\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u2014 1000. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u2014 2. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u043e, \u0441 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u0432: <a href=\"https:\/\/drive.google.com\/drive\/folders\/10WLlqfw__Bqr3ERjzZyMjk3ZNOIPPad2?usp=sharing\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/drive.google.com\/drive\/folders\/10WLlqfw__Bqr3ERjzZyMjk3ZNOIPPad2?usp=sharing<\/a><\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043c\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/585034\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/585034\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-381979","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/381979","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=381979"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/381979\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=381979"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=381979"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=381979"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}