选取比KMeans聚类效果好的聚类方法实现半环形数据集的聚类

对于半环形数据集，由于其呈现出非均匀、弧形的分布特性，传统的K-Means聚类可能会因为其硬性的距离中心划分而效果不佳，因为它假设每个簇都是球形的并且有明确的边界。在这种情况下，可以考虑以下几种聚类算法来提高效果：

1. **DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)**: DBSCAN是一种基于密度而非距离的聚类算法，它能识别出任意形状的簇，并对噪声点有很好的处理能力。半环形数据的局部密集区域会被很好地捕获。

2. **Hierarchical Clustering**（层次聚类）: 特别是当使用自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）或者谱聚类（Spectral Clustering）时，这类方法可以捕捉到数据集的复杂结构，包括非凸形状，如半环。

3. **Mean Shift**: 这也是一种基于密度的聚类方法，它会寻找数据点的高密度区域作为簇心，适合于发现任意形状的数据分布，包括半环。

4. **轮廓系数（Silhouette Coefficient）评估下的改进**: 如果使用K-Means，可以在多次运行并计算每个样本的轮廓系数后选择最佳的聚类数目，这个系数度量了样本与当前簇的紧密程度以及与其他簇的分离度。

5. **混合模型（Mixture Models）**如Gaussian Mixture Model (GMM) 或 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 可以尝试适应半环形数据的非均匀分布。