kmeans++损失函数

kmeans的损失函数可以根据引用中给出的公式推导得到。假设每个簇均服从正态分布，且方差相等，但均值不等，每个簇的均值依次为μ1, μ2, ..., μk，每个簇的标准差均为σ，全体样本的似然函数为L，取负对数似然后不考虑常数项可得到损失函数。因此，kmeans的损失函数可以表示为：

Sum（i=1 to n）（||xi - μci||^2）

其中，n表示样本的个数，xi表示第i个样本，μci表示第i个样本所属簇的聚类中心。这个损失函数的目标是最小化样本点与其所属簇的聚类中心之间的距离的平方和，使得样本点尽可能靠近它所属的簇的聚类中心。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [kmeans与kmeans++](https://blog.csdn.net/yy2050645/article/details/87556805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Kmeans算法的经典优化——mini-batch和Kmeans++](https://blog.csdn.net/zxjoke/article/details/105140510)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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