改进版K-means聚类算法（支持动态K值选择）

动态调整 K 值的 K-means 聚类算法，挺适合你用在空间数据里的。原来的 K-means 你应该用过，设置 K 值总是靠猜，聚类效果也容易翻车。这个改进版就聪明多了，直接用距离代价函数来算哪个 K 更合适，自动帮你选个靠谱的聚类数，效率还不错。

K-means 的 K 值问题一直是老大难，是数据本身没啥先验知识时，真不好定。这个算法通过构建一个数学模型，用距离代价函数动态判断 K 值，你就不用靠经验去猜了，聚类结果也更稳。

你可以把它用在地理空间数据上，比如遥感图像、地图数据聚类啥的。数据点带空间属性，用普通 K-means 常常忽略了空间分布特性，这一套改进方法能更好识别那些分布模式。

算法实现也不复杂，原来那些步骤还都在：初始化中心点、分配数据点、更新中心，判断是否收敛。只是多了 K 值动态优化这一步，计算量稍微大点，但精度提升蛮的。

你要是用 Python 或者 Matlab 写聚类代码，推荐看看这些资源，有源码、仿真例子，还有不少实测数据可以跑。像Python 实现 K-Means 聚类算法这个就挺适合上手。

如果你正好在做图像分割、空间聚类这些，可以拿这个算法跑跑看，尤其当你对 K 值拿不准时，自动调 K 真的省心多了。