Python, назначающий имена операторов в кластеры K-средних [закрыто] ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть следующая проблема, которая вызывает у меня немного головной боли. У меня есть набор данных, на этих данных был использован алгоритм кластеризации K-средних для объединения определенных розетков (магазинов) на основе цены на товары, заказанную еженедельно у предпочтительного поставщика против цены товаров, заказанной еженедельно у конкурента. Полем В настоящее время есть 4 кластера, каждый из которых будет помечен; «Бронза», «Серебро», «Золото» и «Платина». < /P>
Таким образом, примером данных здесь будет следующее;
[*] outlet_name: bar ABC < /li>
долгота: 30,00 < /li>
latitutde: -29.00 < /li>
Preferred_price_score: 50 < /li>
конкурент_price_score: 32 < /li>
Cluster: Gold < /li>
< /ol>
Теперь у меня есть операторы, которые должны пойти в эти розетки и провести опрос. Мне нужно разделить розетки, равномерно, при всех операторах. Например, оператор 1 должен посетить, 1 Plat, 2 золота, 3 серебра и 4 бронзы. >
Имя: Джон Смит < /li>
Контактный номер: 123 456 7890 < /li>
< /ol>
Характер данных, я не могу поделиться этим из -за чувствительности данных. Конечный результат будет выглядеть следующим образом: < /p>
1 -я строка; < /p>

outlet_name: abc's bar < /li> долгота: 30,00 < /li>
latitutde: -29.00 < /li>
Preferred_price_score: 50 < /li>
конкурент : 32 < /li>
кластер: золото < /li>
Оператор: Джон Смит < /li>
< /ol>
Строка 2: < /p>

outlet_name: patty lounge < /li>
долгота: 30,00 < /li>
LatitUtde: -29.00
[*] Preferred_price_score: 50
[*] конкурент_price_score: 32
[*] Cluster: Silver
[*] Оператор: Джейн Доен < /li>
< /ol>
line 3: < /p>

Outlet_name: балл Гриль
[*] Долгота: 30,00
[*] latitutde: -29.00
Preferred_price_score: 50
конкурент_price_score: 32 < /li>
Cluster: Silver < /li>
Оператор: Джон Смит < /li>
< /ol>
Итак, если есть 1000 магазинов /розетки и 100 операторов; Каждому будет выделено 10 магазинов для посещения, 1 платформ, 2 золота, 3 серебра и 4 бронзы. который включает в себя имена операторов. И начальные данные, которые содержат информацию о магазине, такие как ценообразование, имена и местоположения.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... s-clusters