在Python中使用给定的集群中心对数据进行集群

我有一个一维数值数据集（但我的问题也适用于n维数值数据集），我想对其进行聚类，并且我已经知道聚类中心的值。因此，我只想将每个数据点映射到其关联的集群中心（距离数据点最近的一个）

我可以编写一个特别的函数，但我更喜欢使用经过优化的Python科学库来处理pandas.Series或numpy.array，比如Scipy，因为我的数据集非常大（数亿个数据点）

我该怎么做

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谢谢大家!

你在找那个笨蛋

第一个参数是集群的数据，第二个参数是集群坐标。返回值的第一个元素是每个集群的索引（标签），这是您想要的：

>>> vq( array([0,5,5]), array([1,2,3]) )
(array([0, 2, 2]), array([ 1.,  2.,  2.]))

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你能提供一些带有示例聚类点的示例数据集吗？对不起，我忘了说数据集是数字的。因此，只需取任意一维浮点数数组。假设有五个集群中心也是浮动的。谢谢你的回复！