本文介绍了如何使用Python实现基于Elkan优化算法的K-Means聚类模型，该模型能有效加速聚类过程。文章详细阐述了KMeans类的实现，包括初始化、计算簇中心和预测新数据点标签的方法，并通过实例展示了如何应用该模型进行数据聚类。
Python实现基于Elkan优化算法的K-Means聚类模型
K-Means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成预定数量的簇。本文将介绍如何使用Python构建基于Elkan优化算法的K-Means聚类模型。Elkan算法是一种改进的K-Means算法，通过有效地计算簇与数据点之间的距离来加速聚类过程。
首先，我们需要导入所需的库：
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
接下来，我们可以编写一个KMeans类来实现K-Means聚类算法：
class KMeans:
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