Apache spark Kmeans+；中的initializationSteps参数究竟是什么+；在Spark MLLib中？

我知道什么是k-means，我也知道什么是k-means++算法。我相信唯一的变化是初始K中心的发现方式

在++版本中，我们首先选择一个中心，然后使用概率分布选择剩余的k-1中心

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在k-means的MLLib算法中，

初始化步骤

参数是什么？

准确地说，k-means++是一种选择初始中心的算法，它没有描述整个训练过程

MLLib k-means用于初始化，这是++的一个分布式变体。它不是对一个点采样，而是对迭代次数的多个点采样

initializationSteps

对应于迭代次数，根据迭代次数，应大致为O（logn）