task-5 电力用户分析---用户分类 1.计算k值 根据 k值.py 计算最佳分类个数，得到拐点值的k值 电力用户分类：k=3 电力用户分类2：k=5 能源分类：k=3 峰值分类：k=2 用户缴费行为分类：k=3 激光企业分类：k=2 省份GDP电量分类：k=3 2.k_means.py 具体的k_means算法实现 1)先随机选择中心点(质心)，并初始化 2)训练模型 3)计算样本点到质心的距离，找到最近的 4)进行中心点位置更新 3.demo.py k_means算法的实现(需要更改由不同数据集计算出来的k值) 展现分类前后结果 4.根据上述步骤生成每个数据集的模型