kmeans 计算高维数据的算法

K-means 是一种聚类算法，用于将一组 N 维向量归类成 K 个不同的类别。在高维数据中，每个向量都表示为一个 N 维坐标系中的点。K-means 的主要思想是将这些点分配到 K 个不同的簇中，使得簇内的点越相似，簇间的点越不相似。

K-means 算法的基本步骤如下：

1. 初始化 K 个聚类中心。这些聚类中心可以随机选取或使用其他方法进行选择。

2. 对于每个数据点，计算它与每个聚类中心的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所对应的簇中。

3. 更新每个簇的聚类中心，将其设为所有属于该簇的点的平均值。

4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再发生变化，或者达到预定的迭代次数。

需要注意的是，K-means 算法对于高维数据的效果可能不如对于低维数据的效果好。因为在高维数据中，欧几里得距离的计算容易出现“维度灾难”问题，导致聚类结果不够准确。因此，在高维数据中，可以考虑使用其他的聚类算法，比如 DBSCAN 或者 HDBSCAN 等。