Algorithm 解的K-均值聚类唯一性

k-means聚类算法是否总是产生相同的解决方案？假设初始化是随机的，那么不管初始化如何，聚类是否收敛到相同的结果

假设初始化是随机的，那么不管初始化如何，聚类是否收敛到相同的结果

恰恰相反。如果k-means问题是一个很好的凸优化问题，我们不会随机初始化它，因为只要从（0,0，…，0）开始就可以给出正确的答案

随机初始化的原因正是，您可以通过尝试不同的随机种子获得不同的解决方案，然后在完成所有k-means运行后选择最佳解决方案。对于许多应用程序来说，十次运行是一个很好的经验法则

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求k-means问题的全局极小值是一个普遍的问题。普通算法实际上是一种启发式算法。

实际上，k-means算法的初始化对获得的结果有明显的影响。为了防止“错误”的初始化，您可以求助于克服此问题的k-means++算法。你可以在维基百科（）上查到这一点。

不，它没有。