K均值聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法,它将数据点分成不同的簇,使得同一簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的相似度较低。然而,传统的K均值算法对初始聚类中心的选择比较敏感,可能导致陷入局部最优解。为了解决这个问题,研究人员提出了改进的K均值++算法。
K均值++算法的核心思想是更智能地选择初始聚类中心,以提高算法的稳定性和收敛速度。下面我们来详细介绍K均值++算法的实现。
算法步骤:
- 初始化第一个聚类中心为随机选择的数据点。
import random
def initialize_centers(data, k):
centers = []
center