二分kmeans算法伪代码

以下是二分k-means算法的伪代码：

输入：数据集 $D$，聚类个数 $K$，迭代次数 $T$
输出：$K$ 个聚类中心

1. 初始化：将所有数据点作为一个簇，随机选择一个簇进行二分
2. for t = 1 to T do
3. 对于被选择的簇执行如下操作：
4. 对该簇应用K-means算法进行二分，得到两个子簇
5. 计算将该簇二分后的SSE值
6. 计算未被选择的簇与该簇二分后的两个子簇的SSE值之和
7. 选择SSE值最大的簇进行二分，并更新簇集合
8. end for
9. 返回 $K$ 个聚类中心

其中，SSE指代平方误差和（Sum of Squared Error），K-means算法是一种基于距离的聚类算法，用于将数据点分成 $K$ 个簇。在二分k-means算法中，首先将所有数据点看作一个簇，然后随机选择一个簇进行二分，即将该簇拆分成两个子簇。接着，对被选择的簇应用K-means算法进行二分，得到两个子簇，并分别计算其SSE值。选择SSE值最大的簇进行二分，并更新簇集合，直到迭代次数达到 $T$ 次或达到收敛条件为止。最终，返回 $K$ 个聚类中心。