怎么改变KMeans算法的默认距离

在K-Means算法中，默认的距离度量通常是欧几里得距离，也称为L2距离。如果你想要改变这个默认设置，可以采用以下几种策略：

1. **指定距离函数**：许多机器学习库（如Python的scikit-learn）允许你在初始化KMeans模型时直接指定`distance metric`或`metric`参数。例如，你可以选择`sklearn.metrics.pairwise_distances()`中的其他距离函数，如曼哈顿距离、闵可夫斯基距离（Minkowski），或者其他支持的度量。

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics.pairwise import manhattan_distance

kmeans = KMeans(n_clusters=3, metric=manhattan_distance)

2. **自定义类或函数**：如果你正在编写自己的K-Means实现，可以在每次迭代计算距离时，替换默认的计算方法，比如使用特定的距离度量库。

3. **针对特定应用场景调整**：根据你的数据特性，如文本数据，可以选择余弦相似度；如果涉及分类数据，可以使用Jaccard距离等。

记得在使用非欧氏距离时，要确保所选距离度量满足K-Means算法的基本假设，即数据点的簇是球形或近似球形的。