Какие существуют расширения и вариации алгоритма k-means?

Некоторые расширения и вариации алгоритма K-means:

• Lloyd's algorithm. habr.com Классический вариант K-means, который хорошо работает для сферических кластеров с одинаковой плотностью, но может давать плохие результаты для других форм или размеров кластеров. habr.com
• Elkan algorithm. habr.com Более быстрый вариант классического K-means, который использует неравенство треугольника для уменьшения количества вычислений расстояний между объектами и центроидами. habr.com
• Mini-batch K-means. habr.com scikit-learn.ru Модификация классического K-means, использующая случайные подвыборки данных на каждой итерации для обучения. habr.com Хорошо подходит для больших наборов данных. habr.com
• K-Medoids. habr.com Вариант K-means, который в качестве центроидов выбирает реальные точки (медоиды) из данных, а не их средние значения, что повышает устойчивость к выбросам. habr.com
• K-Modes. habr.com Вариант алгоритма K-means для работы с категориальными данными, который выбирает один из объектов в кластере в качестве моды и минимизирует сумму расстояний Хэмминга между модой и объектами в кластере. habr.com
• K-means++. habr.com education.yandex.ru Модификация K-means, использующая эвристику для выбора начальных приближений: первый центр выбирают случайно, а каждый следующий — из случайного распределения на объектах выборки, в котором вероятность выбрать объект пропорциональна квадрату расстояния от него до ближайшего к нему центра кластера. education.yandex.ru
• Greedy K-means++. habr.com Модификация K-means++, которая ускоряет сходимость и улучшает качество кластеризации за счёт того, что на каждом шаге при выборе центра кластера производится несколько попыток и выбирается лучший. habr.com