KPP是指“K-means++”算法，它是一种聚类算法，用于将数据分成不同的簇。这个算法在选择初始点的过程中，相比于传统的K-means算法，更加智能化。
在K-means++中，初始的质心是通过一种概率分布方式选择的。首先，选择第一个质心作为起点，然后根据与已有质心的距离和数据点的权重，计算每个数据点成为下一个质心的概率。
K-means++算法的核心是迭代计算，根据已有质心和概率分布，不断更新质心和分配数据点。直到质心不再发生变化，或达到预定的迭代次数，算法停止运行。
KPP算法的优点是能够提高K-means算法的效果，使得聚类结果更加准确和稳定。通过合理选择初始质心，可以减少算法陷入局部最优解的可能性，提高整体聚类质量。
