你有 500 万条 128 维用户 embedding，要聚成约 2000 个簇，单机 64GB 内存。你会选 MiniBatchKMeans 还是标准 KMeans？n_init、batch_size、tol 分别怎么定，空簇怎么处理，最后怎么判断这次聚类是可信的？
面试官在考什么
判断候选人是否真的在大数据量下跑过 KMeans，而不是只会调 sklearn 的 API。
回答框架 · 前两步
- 标准 KMeans 每轮都要算全量点到全部簇心的距离，500 万×2000×128 的单轮开销在时间和内存上都不可接受；MiniBatchKMeans 用小的随机批次更新簇心，是可行的默认选择。
- MiniBatch 的簇心更新用 per-cluster 学习率（1/该簇累计样本数），batch_size 太小簇心抖动大、需要更多轮，太大接近全量计算，通常取 1000~10000，配合 reassignment_ratio 控制簇心被重分配的频率。
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