k-means穿行算法简述

k-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，其目标是将一组数据点分成k个簇，使得簇内的点相似度较高，簇间的点相似度较低。穿行算法是一种优化k-means算法的方法，它可以减少算法的迭代次数，提高算法的收敛速度。

穿行算法的基本思路是在k-means算法的每一次迭代中，记录下簇的中心点和各个点所属的簇，然后通过计算簇中心点的移动距离来判断算法是否已经收敛。如果簇中心点的移动距离小于一定的阈值，则认为算法已经收敛，可以提前结束迭代。

穿行算法可以有效减少算法的迭代次数，因为在算法的早期阶段，簇中心点的移动距离通常比较大，因此可以提前结束迭代。然而，穿行算法的缺点是需要额外的存储空间来保存簇的中心点和每个点所属的簇，因此当数据集比较大时，穿行算法的效率可能会受到影响。