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A
回答
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k-means算法需要對質心位置進行一些初始化。對於大多數算法而言,這些質心隨機採用Forgy方法或隨機分割等方法進行初始化,這意味着算法的重複迭代可以收斂到極其不同的結果。
請記住,k-均值是迭代的,並且在每個「移動質心」步驟中,每個質心移動到一個位置,使其與其構成點的距離最小。這使其嚴重依賴於起始位置。
因此,通常建議您多次運行k-means ,並選擇最小化錯誤的羣集。
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不,不保證。
考慮的2-裝置簡單的情況下具有4分:(1, 1), (-1, 1), (1, -1), (-1, -1)
(在2D方形) 則2個質心可以是{(0, 1), (0, -1)}
或{(1, 0), (-1, 0)}
,兩個非常不同的結果。
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許多k-means實現允許固定隨機數發生器以使結果可重現。
ELKI:-kmeans.seed
參數
Weka的:-s
參數
在其他國家,通常可以自己提供初始中心,然後用複製的僞隨機播種到自己選擇他們。
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