K-Means 클러스터링

문제 설명

K-Means 클러스터링 알고리즘을 구현하세요.

알고리즘

1. K개의 초기 중심점(centroid)을 무작위 선택
2. 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당
3. 각 클러스터의 새로운 중심점 계산
4. 중심점이 변하지 않을 때까지 2-3 반복

입력 형식

첫째 줄에 데이터 개수 N, 클러스터 수 K, 최대 반복 횟수 max_iter

다음 N줄에 각 데이터 포인트의 x, y 좌표

다음 K줄에 초기 중심점의 x, y 좌표

출력 형식

각 데이터 포인트가 속한 클러스터 번호 (0-indexed)