kmeans聚类效果差

### 改善KMeans聚类算法效果的方法

#### 使用更优的初始质心选择方法
为了减少陷入局部最优解的可能性，可以采用`K-Means++`初始化策略来替代简单的随机选取初始质心的方式。该方式通过特定的概率分布挑选初始簇中心，使得这些点之间的距离尽可能大，从而提高找到全局最优解的机会[^1]。

from sklearn.cluster import KMeans

# 应用K-Means++作为初始化参数
clf = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++')
clf.fit(x_train)

#### 实施二分K-Means算法
当面对复杂的数据集时，传统的K-Means可能无法提供理想的分割结果。此时可考虑使用改进版——二分K-Means算法。此方法从单个集群出发逐步分裂成多个子群组，在每一步都力求最小化SSE（误差平方和），以此提升整体性能并接近全局最优点。

#### 处理异常值的影响
由于K-Means对于离群点非常敏感，所以在预处理阶段应该识别并移除那些明显偏离正常范围内的样本点；或者利用鲁棒统计量代替均值计算新的质心位置，减缓极端数值带来的负面影响[^2]。

#### 调整特征尺度
不同维度间可能存在数量级差异较大的情况，这会影响最终形成的类别边界形状。建议标准化输入数据，让各属性具有相同的权重贡献度于距离测量过程中：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)