"Implementare un algoritmo di clustering K-means su questi punti dati forniti."
'[(3,7),(2,2),(2,5),(1,3),(8,6)]' si traduce in italiano come '[(3,7),(2,2),(2,5),(1,3),(8,6)]'.
L'algoritmo K-means viene utilizzato per trovare cluster nei dati assegnando punti dati simili allo stesso cluster.

L'algoritmo inizia assegnando casualmente i punti dati a due cluster. Successivamente, calcola il centroide di ogni cluster prendendo la media dei punti in ogni cluster. Il centroide del cluster 1 è (2,4,4,4) e del cluster 2 è (4,8,5,2).

L'algoritmo itera tra due passaggi. Il primo passaggio consiste nell'assegnare ogni punto dati al centroide del cluster più vicino calcolando la distanza euclidea. Il secondo passaggio consiste nell'aggiornare il centroide di ogni cluster prendendo la media dei punti di ogni cluster.

Dopo che l'algoritmo ha convergito (cioè non ci sono cambiamenti nella posizione del centroide di ogni cluster), ogni punto dati è stato assegnato a un cluster e i cluster possono essere utilizzati per l'analisi. Nell'esempio dato, gli assegnamenti finali dei cluster sono [(3,7) → Cluster 1, (2,2) → Cluster 1, (2,5) → Cluster 1, (1,3) → Cluster 1, (8,6) → Cluster 2].