本文详细介绍了如何使用Python实现Kmeans++聚类算法。Kmeans++通过优化初始质心的选择，确保更好的数据分布代表性。文章首先介绍了所需库的导入，接着详细阐述了计算数据点到最近质心距离的函数以及Kmeans++的主要实现步骤，包括随机选择初始质心、概率筛选后续质心、数据点归属判断和质心更新。最后，通过一个包含三个簇的测试数据集验证了算法的正确性。
用Python实现Kmeans++聚类算法
Kmeans++是一种聚类算法，它能够在初始随机选取质心的基础上，在选择下一个质心时考虑到数据点之间的距离，从而使得初始质心更加分散、更能够代表整个数据集。本文将介绍如何用Python实现Kmeans++聚类算法。
首先，我们需要导入必要的库：
import random
import numpy as np
from typing import List
然后，我们定义一个函数来计算数据点到最近质心的距离：
def distance(point: np.ndarray, centroid
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