ML on Apple ][+
K-means — классический алгоритм кластеризации в машинном обучении — реализован на Apple II+ с использованием APPLESOFT BASIC. Автор, преподаватель курса Stanford CS229, демонстрирует работу алгоритма на двумерных данных с двумя кластерами, визуализируя процесс сходимости и итоговые границы решений. Точность достигает 90%, несмотря на малое количество точек (всего 10 наблюдений).
Алгоритм состоит из инициализации случайными центроидами, шага назначения (расчёт евклидовых расстояний) и шага обновления центров. Для ускорения отладки автор сократил выборку, сохранив даже выбросы за границами экрана. Код организован через подпрограммы, включает ожидание нажатия клавиши и оптимизирован для избежания повторного объявления массивов. Это показывает, как даже на ограниченном железе можно эффективно выполнять базовые ML-алгоритмы.