K-means演算法補充：K-means++
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K-means演算法對聚類中心的初始化比較敏感，不同的初始值會帶來不同的聚類結果。在標準的K-means演算法中，初始聚類中心採用隨機取樣方式，但是不能保證得到期望的聚類結果。為了獲得較好的聚類結果，也可以採用多次隨機初始聚類中心，然後對比分析聚類結果進行選擇聚類中心，但卻需要很多計算時間。
David Arthur提出的K-means++演算法，能夠有效產生聚類中心。K-means++演算法：首先隨機初始化一個聚類中心C={c1}；然後通過迭代計算最大概率值：
其中d（x，C）為：
然後加入下一個聚類中心：
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