Cannon-Fisher-Immeuth-Richardson（CFIR）是一種基于迭代的優(yōu)化算法，用于解決高維數(shù)據(jù)聚類問題。它可以有效地提高K-means算法的性能。以下是使用CFIR對K-means進行優(yōu)化的步驟：

1. 計算數(shù)據(jù)集的均值向量和協(xié)方差矩陣。
2. 將數(shù)據(jù)集劃分為k個初始聚類中心。
3. 對于每個聚類中心，計算其與每個數(shù)據(jù)點之間的歐氏距離。
4. 根據(jù)距離將數(shù)據(jù)點分配到最近的聚類中心。
5. 更新聚類中心的坐標為新的聚類中心和數(shù)據(jù)點之間的距離之和。
6. 重復步驟3-5，直到滿足停止條件（例如達到最大迭代次數(shù)）。

以下是使用Python實現(xiàn)CFIR優(yōu)化K-means的示例代碼：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def cfirr(data, k):
    # 計算數(shù)據(jù)集的均值向量和協(xié)方差矩陣
    mean = np.mean(data, axis=0)
    cov = np.cov(data, rowvar=False)

    # 初始化k個初始聚類中心
    centers = np.random.choice(range(k), size=k, p=[cov]*np.arange(k))

    # 初始化迭代計數(shù)器
    iter_count = 0

    # 主循環(huán)
    while iter_count < MAX_ITER:
        # 計算每個數(shù)據(jù)點到所有聚類中心的歐氏距離
        distances = np.linalg.norm(data[:, np.newaxis] - centers, axis=2)

        # 根據(jù)距離將數(shù)據(jù)點分配到最近的聚類中心
        labels = np.argmin(distances, axis=1)

        # 更新聚類中心的坐標為新的聚類中心和數(shù)據(jù)點之間的距離之和
        new_centers = np.zeros((k, k))
        for i in range(k):
            for j in range(k):
                if i != j:
                    new_centers[i][j] = (mean[i] + mean[j]) / 2

        # 檢查是否達到停止條件
        if np.allclose(labels, np.array([i] * k)):
            return new_centers

        # 更新聚類中心坐標
        for i in range(k):
            for j in range(k):
                center = new_centers[i][j]
                for k in range(k):
                    new_centers[i][k] += data[labels == k, k] / (k - 1) * center

        # 更新迭代計數(shù)器
        iter_count += 1

    return new_centers

注意：在實際應用中，需要根據(jù)具體情況調整參數(shù)（如MAX_ITER），并確保數(shù)據(jù)集是可分的。此外，CFIR算法可能無法在所有情況下獲得最佳結果，因此可能需要與其他算法結合使用。