聚类之K-Means++算法

文章目录 前言 1. K-Means算法的不足之二 2. K-Means++算法 3. 代码实现 4. sklearn实现K-Means++ 结束语 前言   K-Means算法的原理很简单：初始化 k k k个聚类中心以后，不断计算样本与 k k k个聚类中心的距离，离哪一个聚类中心最近，相应的该样本就属于这个聚类中心所属的类别，而后从新计算聚类中心，直至其再也不发生变化，具体步骤请参阅个人上篇

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