远程后端兼职程序员外包

需求描述

一、需求描述：
kmeans聚类算法有不少可以改进的地方，目前需要在传统kmeans算法的基础上进行优化和改进，可以给出参考优化方向：
（以下优化方向只是建议，如果你有更好的优化方向，可以按照你的要求来）
1、对质心进行优化，选择初始质心之间有一些策略，比如尽量远离，有助于反应数据的分布
2、改进迭代过程 有几个方向，一个改进复杂度，比如数据的访问用KD树来索引，一个是改进目标函数（原始目标函数就是使同一类的离质心距离最小），有一个思路是时刻更新质心，比如移动一个样本到最近的类别，就立刻更新相应的两个类质心，这样改变了每轮都要对所有样本更新label的繁琐过程。
3、对聚类中的无效特征进行优化

英文文本中会有体育，政治，经济等等类型的新闻，该程序要能对万余篇乃至更多的英文文本进行特征聚类，可视化聚类前后的结果 不得抄袭，得有方法和技术上的创新，不得抄袭别人的内容（英文文本数据我会提供）
验收标准：一份传统kmeans的聚类和一份改进后的kmeans聚类，改进后的聚类如果比传统聚类效果好，可以验证

要求：希望你熟悉精通python语言，熟悉python第三方库，熟练使用各种机器逻辑算法，对算法有很好的掌握。