优化K-Means聚类算法——基于elkan算法的Python实现

优化K-Means聚类算法——基于elkan算法的Python实现

K-Means聚类是一种常见的无监督学习算法，它能将数据集划分为k个类别。但是，当数据集较大时，K-Means算法的计算复杂度会很高。为了解决这个问题，我们可以采用基于elkan算法的改进方法。

Elkan算法通过距离界限来减少K-Means算法中的计算量。具体地说，它利用单调性来提前结束某些聚类的计算过程，从而降低算法的计算时间。

接下来，我们将讲解如何使用Python实现基于elkan算法的K-Means聚类模型。我们首先需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from scipy.spatial.distance import cdist

然后，我们可以利用make_blobs函数生成