K-Means算法中，请说明初始的聚类中心以及第一次迭代后的聚类中心是怎么确定的？
K-Means算法中，请说明初始的聚类中心以及第一次迭代后的聚类中心是怎么确定的？
发布时间：2025-06-21 10:20:36
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答案：1.初始的聚类中心的确定： 方法1：随机选择K个样本作为初始的聚类中心 方法2：采用kmean++ 首先随机选择一个点作为第一个初始类簇中心点，然后选择距离该点最远的那个点作为第二个初始类簇中心点，然后再选择距离前两个点的最近距离最大的点作为第三个初始类簇的中心点，以此类推，直至选出K个初始类簇中心点。 其他方法，例如选用层次聚类或者Canopy算法进行初始聚类，然后利用这些类簇的中心点作为KMeans算法初始类簇中心点。 2.第一次迭代后的聚类中心的确定：
计算每个样本到各聚类中心的距离，按就近原则进行归类，进而划分成K个子集，最后计算各个子集的均值为新的聚类中心（第一次迭代后的聚类中心）。
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