K均值聚类算法的改进——K均值++算法

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K均值++算法是K均值聚类的改进版,旨在解决传统算法对初始聚类中心敏感的问题。它通过更智能地选择初始中心,提高算法稳定性和收敛速度,避免局部最优解,提升聚类效果。

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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:

  1. 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 
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