kmeans算法 2、 评价kmeans算法函数的计算

K算法是一种基于划分的聚类算法，也是一种无监督学习算法。该算法的思想很简单，对给定的样本集，用欧氏距离作为衡量数据对象间相似度的指标，相似度与数据对象间的距离成反比，相似度越大，距离越小。KMeans算法的主要步骤包括：初始化聚类中心，计算每个样本到聚类中心的距离，将样本分配到距离最近的聚类中心所在的簇中，重新计算每个簇的聚类中心，重复以上步骤直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

评价KMeans算法函数的计算可以使用以下指标：
1. SSE（Sum of Squared Errors）：簇内误差平方和，即每个样本到其所属簇的聚类中心的距离的平方和。SSE越小，表示聚类效果越好。
2. 轮廓系数（Silhouette Coefficient）：用于评价聚类的质量，取值范围在[-1,1]之间，越接近1表示聚类效果越好，越接近-1表示聚类效果越差。
3. CH指数（Calinski-Harabasz Index）：用于评价聚类的质量，计算方法为簇间平均距离与簇内平均距离的比值，CH指数越大，表示聚类效果越好。