Costruzione algoritmo K-means in Common Lisp & Prolog

English - The algorithm of K-Means clustering is to partition n observations into k clusters (groups), where each observation belongs to the group in which the average falls more "close". The "average" (called centroid) serves as a "prototype" of the group. The centroid is a category that is in this case calculated as the average of the objects in the group and it is the prototype. Generally the problem is NP-hard, but the variant "heuristic" Lloyd algorithm k-means is a pretty good solution and ecace. A limitation of the algorithm k-means is that the parameter k must be speci fi ed by the user in advance. Your task is to build a library Common Lisp and Prolog library that implements the k-means algorithm of Lloyd. Italian - L’algoritmo di clustering delle k-medie `e di partizionare n osservazioni in k clusters (gruppi), dove ogni osservazione appartiene al gruppo in cui cade la media piu` “vicina”. La “media” (detta centroide) serve come “prototipo” del gruppo. Il centroide che rappresenta una categoria viene in questo caso calcolato come la media degli oggetti del gruppo e ne costituisce il prototipo. In generale il problema `e NP-hard, ma la variante “euristica” di Lloyd dell’algoritmo k-medie `e una soluzione abbastanza buona ed ecace. Una limitazione dell’algoritmo k-medie `e che il parametro k deve essere specificato dall’utente in anticipo. Il vostro compito `e di construire una libreria Common Lisp ed una libreria Prolog che implementino l’algoritmo k-medie di Lloyd.