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摘要K -Means聚类算法是数据挖掘和未加剧的学习的主要内容，之所以受欢迎，是因为它易于实现，快速，易于并行化并提供直观的结果。劳埃德的算法是标准批量的爬山方法，用于最大程度地减少K-均值优化标准。它花费了大部分时间计算k群集中心和n个数据点之间的距离。事实证明，这项工作的大部分是不必要的，因为在第一次迭代之后，点通常会留在同一集群中。在过去的十年中，研究人员开发了许多优化，以加快劳埃德（Lloyd）的算法的低维数据和高维数据。在本章中，我们调查了其中一些优化，并提出了新的优化。特别是我们专注于避免通过三角形不等式计算距离的那些。通过缓存已知距离并用三角形不等式更新它们，这些算法可以避免许多不必要的距离计算。所检查的所有优化产生的结果与劳埃德的算法相同，给定的输入和初始化，因此适用于倒入替换。这些新算法的运行速度比标准未取代的实现更快，并且计算距离要少得多。在我们的实验中，与劳埃德算法相比，通常会看到超过30-50倍的加速度。我们研究了使用这些方法的示例n，dimensions d，簇K和数据结构的权衡。
加速劳埃德的算法，用于K-均值聚类
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