K-means在jupyter笔记本中无限运行，在zepplin笔记本中运行良好

K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为不同的簇。它的工作原理是通过迭代计算数据点与簇中心的距离，并将数据点分配到距离最近的簇中心。K-means算法在jupyter笔记本中无限运行可能是由于以下几个原因：

1. 数据量过大：如果数据集非常庞大，K-means算法的计算复杂度会增加，导致运行时间较长甚至无限运行。可以考虑对数据进行降维或者使用分布式计算框架来加速运算。
2. 参数选择不当：K-means算法需要指定簇的数量K，如果选择的K值过大或过小，都可能导致算法无法收敛或者收敛速度过慢。可以尝试调整K值，或者使用其他聚类算法如DBSCAN等。
3. 数据分布不均匀：K-means算法对于不同密度和形状的簇效果可能不佳。如果数据集中存在离群点或者簇之间的边界模糊，可能导致算法无法正确划分簇。可以考虑使用其他聚类算法或者对数据进行预处理。

对于在zepplin笔记本中良好运行的情况，可能是由于zepplin提供了更好的性能优化或者资源管理，使得算法能够更高效地运行。此外，zepplin可能还提供了更丰富的可视化和交互功能，方便对算法的运行结果进行分析和调试。

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