Bisectingk means聚类算法实现

Bisectingk-means聚类算法,即二分k均值算法,它是k-means聚类算法的一个变体,主要是为了改进k-means算法随机选择初始质心的随机性造成聚类结果不确定性的问题,而Bisectingk-means算法受随机选择初始质心的影响比较小。首先,我们考虑在欧几里德空间中,衡量簇的质量通常使用如下度量:误差平方和(SumoftheSquaredError,简称SSE),也就是要计算执行聚类分析后,对每个点都要计算一个误差值,即非质心点到最近的质心的距离。那么,既然每个非质心点都已经属于某个簇,也就是要计算每个非质心点到其所在簇的质心的距离,最后将这些距离值相加求和,作为SSE去评估一