kmeans++数学公式

K-means算法是一种基于距离度量的聚类算法，其数学公式如下：

1. 初始化：选择K个初始聚类中心，可以是随机选择或者根据特定的启发式方法。

2. 分配：对于每个样本点，计算其与各个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。

3. 更新：根据分配结果，更新每个聚类的中心点。计算每个聚类的样本点的均值，并将其作为新的聚类中心。

4. 重复步骤2和步骤3，直到满足终止条件。终止条件可以是达到最大迭代次数或者聚类中心不再改变。

在K-means算法中，使用欧氏距离作为距离度量，计算两个样本点之间的距离可以使用以下公式：

d(x, y) = sqrt((x1 - y1)^2 + (x2 - y2)^2 + ... + (xn - yn)^2)

其中，(x1, x2, ..., xn)和(y1, y2, ..., yn)分别表示两个样本点的特征向量的各个维度的取值。

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