K-means++：让K-means“聪明”地选择初始中心点

大家好！欢迎来到我的技术分享博客~ 👋 在前两篇博客中，我们深入探讨了经典的 K-means 算法 以及它的优化方案 Canopy + K-means。如果你还没有看过，强烈建议先回顾一下，因为今天的主题 K-means++ 和它们有着千丝万缕的联系哦！🔗

• 📚 K-means算法详解
• 📚 Canopy + K-means优化方案

今天，我们将一起学习 K-means++，看看它是如何通过更“聪明”地选择初始中心点，来优化K-means算法的！💡 

📌 什么是K-means++？

K-means++ 是对传统K-means算法的改进，主要解决了K-means在初始化中心点时可能陷入局部最优解的问题。传统的K-means随机选择初始中心点，这可能导致算法收敛到次优解。而K-means++通过一种更智能的方式选择初始中心点，使得算法更有可能找到全局最优解。🌍

🔍 K-means++算法原理

K-means++的核心思想是：初始中心点之间的距离应该尽可能远。这样，算法在迭代过程中更有可能覆盖到数据集中的不同区域，从而找到更好的聚类结果。🎯

📝 K-means++算法步骤