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k-means法を実装した際，データの重心とクラスタの重心の距離を測りクラスタの所属を決めているのですが，データの重心とクラスタの重心の表示のさせ方がわからないので教えていただきたいです。
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ちなみに使用するデータは540軒分の1日の1時間あたりの消費電力です。
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```python
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import pandas as pd
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import numpy as np
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import glob
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from sklearn.cluster import KMeans
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import matplotlib.pyplot as plt
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df = glob.glob('*_m.csv')
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df2 = pd.DataFrame()
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for i in range(546):
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i +=1
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a = df[i-1]
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df1 = pd.read_csv(f'{a}')
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df3 = df1.groupby(df1.index // 60).mean()
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for l in range(24):
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l += 1
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df2.loc[l-1,i] = df3.iloc[l-1,1] + df3.iloc[l-1,2]
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array = np.array(df2)
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array = array.T
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pred = KMeans(n_clusters=30).fit_predict(array)
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for n in range(30):
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df4 = pd.DataFrame()
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n += 1
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for i in range(546):
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i +=1
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if pred[i-1] == n-1:
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for l in range(24):
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l +=1
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df4.loc[l-1,i-1] = df2.iloc[l-1,i-1]
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df4.to_csv(f'30{n-1}.csv')
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エラーなどはなく実行できるのですが評価を行う際に分散などを調べたいのでクラスタとデータの重心の出し方を知りたいです。
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