В чём заключается разница между обычным k-средних (k-means) и k-средних++ (k-means++)?

Разница заключается в том, как инициализируются центроиды. Центроид — это, по сути, репрезентативная точка в каждом кластере. В обычном алгоритме k-means такие точки назначаются случайным образом. Это не самый оптимальный способ, ведь центроиды могут оказаться слишком рядом друг к другу и разделение по кластерам будет неверным.

Для улучшения алгоритма была придумана схема k-means++. По ней, сначала случайным образом выбирается первый центроид в данных. Следующие центроиды назначаются, исходя из сравнения с первым. Вероятность того, что некоторая точка будет выбрана как следующий центроид, пропорциональна квадратному расстоянию между этой точкой и ближайшим центроидом, который уже был выбран. Такой подход гарантирует более равномерное распределение репрезентативных точек по пространству данных.

#машинное_обучение