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（2）对地图上的点进行聚类 现在有一个存有 70个地址和城市名的文本，而没有这些地点的距离信息。而我们想要对 这些地点进行聚类，找到每个簇的质心地点，从而可以安排合理的行程，即不同簇中的地点 之间选择交通工具抵达，而位于同一个簇内的地点之间可以采取步行的方法抵达。使用二分 K-means算法可以为我们找到一种更加经济而且高效的出行方式。 要求： 1、地点对应的经纬度保存在 places.txt文件中，可以通过提取文本数据获得。 2、使用球面余弦定理来计算两个经纬度之间的实际距离。 3、选择合适的 k值，使用二分 K-means 算法对地图上的点进行聚类分析。 4、尝试 3种 k的取值，分别计算出对应的 SSE值并进行简单分析。 5、将数据分为 k 个簇，并通过 matplotlib 可视化显示，其中不同簇内的样本点用不同 颜色表示，簇的质心用深色十字表示。（需对应条件 4中的 k值，画出对应的可视图）

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