python 聚类k-means算法平方误差

K-means算法是一种常用的聚类算法，它通过不断调整聚类中心点的位置，将数据集划分成K个类别。而K-means算法的评价指标就是平方误差。

平方误差指的是每个样本点到其所属类别的聚类中心点之间的距离的平方和。平方误差越小，说明聚类效果越好。在K-means算法中，通常会多次迭代进行聚类，以使平方误差最小化。

如果需要求解K-means算法的平方误差，可以按照以下步骤进行计算：
1. 对于每个样本点，计算其到所属聚类中心点的距离。
2. 将每个距离值平方，并将所有平方值相加。
3. 计算得到的总和即为K-means算法的平方误差。