kmeans聚类算法SSE

K-means聚类算法的SSE（Sum of Squared Errors）是一种衡量聚类结果好坏的指标。SSE表示所有样本点与其所属聚类中心的欧氏距离的平方和。

具体计算步骤如下：
1. 初始化k个聚类中心，可以随机选择或者使用其他方法。
2. 将每个样本点分配到离它最近的聚类中心。
3. 更新每个聚类中心的位置，即将每个聚类中心设置为该聚类中所有样本点的均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心的位置不再发生改变或达到预设的迭代次数。

在每次迭代中，计算所有样本点与其所属聚类中心的欧氏距离的平方和，即为SSE。SSE越小表示聚类结果越好，样本点与其所属聚类中心的距离越近。

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