kmeans聚类如何选择初始点?

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kmeans聚类如何选择初始点?

kmeans聚类的核心步骤就是需要知道如何通过预定义聚类的中心,将每个点归类到离这些聚类中心最近的距离;然后再次计算新的聚类中心,重复以上步骤,直到达到收敛。 这些步骤中最重要就是需要知道如何先确定聚类的初始点的类别数及位置,但是由于聚类是一个无监督的算法,因此我们无从提前确定知道样本的类别数。所以我们可以使用肘部法则来遍历所有可能的聚类中心数,将误差结果输出观察图片的拐点确定适当的聚类中心点个数
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