二分K-means算法和传统的K-means算法相比为什么不会得到局部最优解

二分K-means算法和传统的K-means算法不同之处在于，二分K-means算法每次将一个簇分成两个子簇，而传统的K-means算法是将所有簇的质心进行移动。这样，二分K-means算法能够避免传统K-means算法中的局部最优解问题。

具体来说，二分K-means算法每次选择一个簇进行二分，直到达到预定的簇数目为止。每次二分后，先对新分出来的两个子簇进行K-means聚类，然后计算二分前后的整体误差平方和（SSE），如果二分后的SSE减小了，则保留这个二分结果，否则不保留。这个过程不断进行，直到达到预定的簇数目为止。

由于二分K-means算法每次都是将一个簇分成两个子簇，因此可以得到更多的局部最优解，从而避免了传统K-means算法中的局部最优解问题。同时，二分K-means算法还可以提高算法的速度和效率，因为每次只需要对一个簇进行K-means聚类，而不需要对所有簇的质心进行移动。