kmeans和kmeans++的区别

KMeans和KMeans++都是聚类算法，但它们的初始化方式不同。

在KMeans中，初始的质心点是随机选取的，这可能会导致质心点初始位置不好，从而影响最终聚类结果的准确性。

而在KMeans++中，初始的质心点是通过一定的策略选取的。具体地，KMeans++首先选取一个初始的质心点，然后对于每一个数据点，计算其与已选取的质心点的距离的平方，选取距离最近的点作为下一个质心点，直到选取k个质心点为止。这种贪心的策略可以保证初始的质心点分布较为均匀，提高了聚类的准确性。

因此，KMeans++相比KMeans具有更好的聚类效果和更快的收敛速度。