Gapstatistic是一种用于确定K-means聚类算法中最优聚类数的统计方法。它通过比较实际数据集与参考数据集（通常通过均匀分布生成）的聚类质量差异来评估不同聚类数目的合理性。Gapstatistic的核心思想是计算不同聚类数目下的Gap值，选择Gap值最大的聚类数作为最优解。K-means算法是一种经典的聚类方法，通过迭代将数据点分配到最近的聚类中心并更新中心位置，直到收敛。然而，K-means需要预先指定聚类数目K，而Gapstatistic正是解决这一问题的有效工具。结合Gapstatistic，K-means可以更客观地确定最佳聚类数，提高聚类的准确性和可靠性。
