国外牛人写的聚类算法

资 源 简 介

国外牛人写的聚类算法

详 情 说 明

国外牛人开发的升级版k-means聚类算法，通常针对传统k-means的几大痛点做了重要改进。传统k-means存在初始中心点敏感、容易陷入局部最优、无法处理非凸分布数据等问题。

升级思路主要集中在三个方面： 初始中心选择优化：采用k-means++算法，通过概率分布选择初始中心点，大幅降低随机性带来的影响 动态调整机制：引入类似DBSCAN的密度概念，在迭代过程中自动合并相近簇或拆分离散簇 距离计算改进：针对高维数据使用余弦相似度等替代欧式距离，有效解决"维度灾难"问题

这些改进使得算法在复杂数据分布场景下表现更稳定，尤其适合处理电商用户分群、社交网络分析等现实应用。部分顶尖实验室开源的实现版本甚至加入了GPU加速，能够处理千万级数据点的聚类任务。

相比传统算法，升级版通常需要更多的计算资源，但获得的是更准确的聚类结果和更强的抗噪能力。数据科学家可以根据项目需求，在准确性和效率之间做出权衡选择。