kmeans聚类算法sse

k-means聚类算法中的SSE（Sum of Squared Errors）是一种性能评价指标，用于衡量聚类结果的质量。SSE计算的是每个样本与其所属簇的质心之间的平方距离的总和。具体计算步骤如下：

1. 首先，对于每个样本，计算其与所属簇的质心之间的距离。
2. 将每个距离值平方，并将所有距离的平方求和，得到SSE的值。

通过计算SSE，我们可以评估聚类结果的紧密度，即样本在同一簇内的相似程度。SSE越小，表示聚类结果越紧密，即样本在各个簇内的距离越近。

请注意，由于k-means算法对数据的范围比较敏感，所以在使用k-means算法之前，需要先对数据进行标准化，保证k-means算法不受特征量纲的影响。