K均值聚类，为什么聚类的不同初始位置会影响最终的聚类结果？

Question

我不确定这个问题是否合适。无论如何，这里的人似乎很有帮助。所以这是我的问题。

在k均值聚类的情况下，有必要给出聚类的初始位置。 为什么集群的不同初始位置会影响最终的聚类结果？

Answer 1

当你使用k-means时，你真正想要解决的问题是最小化内部簇的平方和（WCSS）。没有有效的方法可以准确地解决这个问题（即使是2-d点）。在更多的技术术语中，WCSS是一个NP难题。

k-means是一种迭代方法，可以找到WCSS问题的近似解，这种通用方案k-means使用的是期望最大化方法。大多数迭代方法都需要一个起点，一般来说，解决方案的质量取决于起点。