Canopy + K-means：聚类算法的“黄金搭档”优化方案（附代码）

在机器学习的聚类任务中，K-means 就像一位“老牌明星”，简单高效，但也有“小脾气”——对初始中心点敏感，容易陷入局部最优。今天，我们就来聊聊如何通过 Canopy + K-means 组合拳，让聚类效果更上一层楼！✨

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🤔 为什么要优化 K-means？

K-means 的痛点：

1. 初始中心点随机 🎲：每次运行结果可能不同，稳定性差。
2. 容易陷入局部最优 🌀：如果初始点选得不好，聚类效果可能大打折扣。
3. 需要预先指定 K 值 🔢：K 值的选择往往依赖经验或多次尝试。

Canopy 算法的加入，正是为了解决这些问题！💡

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📚 Canopy + K-means 算法原理

1. Canopy 算法：快速粗聚类

Canopy 是一种快速粗聚类算法，它的核心思想是：

• 用两个距离阈值（T1 > T2）将数据分成多个“Canopy”（帐篷）🏕️。
• 每个数据点至少属于一个 Canopy，可能属于多个。

步骤：

1. 随机选一个点作为第一个 Canopy 的中心。
2. 计算其他点到该中心的距离：
   • 如果距离 < T1，加入当前 Canopy。
   • 如果距离 < T2，标记为“已处理”，不再作为新 Canopy 的中心。
3. 重复上述过程，直到所有点被处理。

结果：得到多个 C