改进型K-measn算法

改进型K-means算法包括以下几种：

1. K-means++

K-means++算法是一种启发式初始化方法，它试图选择初始聚类中心，使得这些聚类中心之间的距离尽可能远。具体来说，它首先从数据集中随机选择一个数据点作为第一个聚类中心，然后对于每个数据点，计算它到已有聚类中心的距离平方，选择距离最近的一个数据点作为下一个聚类中心。重复以上过程直到选出k个聚类中心。

2. Mini-batch K-means

Mini-batch K-means算法是一种针对大数据量的K-means算法，它通过随机抽取一小部分数据来代表整个数据集，并且使用这些抽样数据来更新聚类中心。这种方法可以大大减少计算时间和内存占用。

3. K-medoids

K-medoids算法是一种改进版的K-means算法，它将聚类中心限制为数据集中的实际数据点，而不是像K-means一样使用聚类中心的平均值。在每一次迭代中，K-medoids算法会随机选择一个数据点作为聚类中心，并且计算所有数据点到这个聚类中心的距离之和。然后，它会尝试使用其他数据点来替换当前聚类中心，并计算替换后的距离之和。最终，选择距离最小的那个数据点作为新的聚类中心。

4. Kernel K-means

Kernel K-means算法是一种非线性的K-means算法，它将原始数据映射到高维空间中。在高维空间中，数据可能更容易被分离，从而提高聚类效果。具体来说，Kernel K-means算法使用一个核函数来计算数据点之间的相似度，然后使用K-means算法进行聚类。最常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和高斯核函数。