Требуется реализовать алгоритм на Python, кластеризации методом k-means.
И сделать проверку его на сгенерированных двумерных данных.
После на основе алгоритма создать класс (аналогичный тому, что
есть в sklearn)
__init__ -> метод инициализации класса, принимающий параметр k – количество классов;
• fit(X) -> None: посчитать параметры модели, высчитать оптимальные центроиды,
сохранить их в атрибуты класса;
• predict(X) -> y: используя высчитанные центроиды, построить вектор наблюдений по
кластерам;
• fit_predict(X) -y: комбинация двух методов выше.