关于kmeans的算法遇到有几个问题。还未解决，写个博客mark一下，也欢迎各位高手指点~
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中心点选取
在随机选取情况下，Kmeans算法可以实现，且优点为第一次选取中心点时，由于选择随机选取的算法，时间复杂度不高。但缺点为会出现两个中心点间隔近，k=4时，出现的结果和现象不符，如下图所示。
猜测：和点密集的聚集在（12，0）的领域，故两个中心点出现在同一簇。 -
手肘法拐点的选取
随着分类的类别数增加，SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，手肘法即为选取那个拐点。
实际上拐点的确不好确定，查阅多份网络博客，均采用目测法。但从斜率变化角度来看，下图中，k=2-3的斜率和k=3-4的斜率用目测法难以比较，趋于平缓的拐点任可以看出。从该角度看，斜率前后变化的参考价值低一些，以斜率基本不变作为判断拐点的依据更佳。
基于上述的思想，可采取斜率判断法来选取拐点：找出第一个与下一个点之间斜率小于1（选取一个较小的常数即可，本实验选取为1）的点作为拐点。
优点：可用代码实现，可避免目测带来的误差。
缺点：面对斜率变化有波动的情况，该方法会出现误判拐点，如下图：
缺点的改进：可多加一层判断，当下一段斜率小于1，判断第二段的斜率是否任小于1，若斜率变化大，则不能选取为拐点。或者由判断一段线段斜率小于1，增加为判断连续多段线段的斜率均小于1，可达到更好的选取效果。