改进kmeans聚类算法python

K-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，但是它也有一些缺点，比如对于不同形状、大小、密度的簇效果不佳，对于噪声和异常值也比较敏感。为了改进K-means聚类算法，可以采取以下措施：

1. 选择合适的K值：K-means聚类算法需要预先指定簇的数量K，但是如果选择不合适的K值，会导致聚类效果不佳。可以采用肘部法则、轮廓系数等方法来确定最优的K值。

2. 使用不同的距离度量方法：K-means聚类算法默认使用欧几里得距离来度量样本之间的相似度，但是对于不同形状、大小、密度的簇效果不佳。可以尝试使用曼哈顿距离、切比雪夫距离等其他距离度量方法。

3. 使用加权K-means算法：加权K-means算法可以解决K-means聚类算法对于噪声和异常值比较敏感的问题。加权K-means算法将每个样本点赋予一个权重，使得噪声和异常值的权重较小，从而减少它们对聚类结果的影响。

4. 使用层次聚类算法：层次聚类算法可以解决K-means聚类算法对于不同形状、大小、密度的簇效果不佳的问题。层次聚类算法可以自动确定簇的数量和形状，从而得到更好的聚类结果。

5. 使用密度聚类算法：密度聚类算法可以解决K-means聚类算法对于不同密度的簇效果不佳的问题。密度聚类算法可以自动确定簇的密度，从而得到更好的聚类结果。

以上是改进K-means聚类算法的一些方法，可以根据具体情况选择合适的方法来提高聚类效果。