我阅读了论文k-means++: The Advantages of Careful Seeding并且不太了解提供的算法：
“设D（x）表示从数据点x到我们已选择的最近中心的最短距离。
1a上。随机选择一个初始中心c1 来自X。
1b中。选择下一个中心ci，用概率选择ci =x'∈X（D（x'）^ 2）/ Sum_of（D（x）^ 2）
1c上。重复步骤1b，直到我们选择了总共k个中心。
2-4。继续使用标准k-means算法“
（最好看看上面链接中的算法）
特别是第1b步。它们的意思是“用概率选择ci =x'∈X（D（x'）^ 2）/ Sumof（D（x）^ 2）”。他们是指选择比例最大的元素吗？如何进行这样的计算可以导致选择最佳质心？
答案 0 :(得分：5)
为所有点x∈X定义函数 D（x）。
在步骤1b中，我们必须选择一些点作为新的中心。我们将在所有点（不是中心点）之间随机选择。但我们不会给予每一点平等的机会;我们会在选择之前为不同的点分配不同的概率。这些概率必须加起来为1。
考虑D（x）^ 2。我们可以在每个点对此进行评估，并将值相加：Sum_of（D（x）^ 2）。
然后我们可以为每个点x'分配等于D（x'）^ 2 / Sum_of（D（x）^ 2）的概率。这些概率加起来为1，并且提供了一个更好的机会来远离所有现有的中心。
答案 1 :(得分：0)
http://en.wikipedia.org/wiki/K-means%2B%2B
1. Choose one center uniformly at random from among the data points.
2. For each data point x, compute D(x), the distance between x and the nearest center that has already been chosen.
3. Choose one new data point at random as a new center, using a weighted probability distribution where a point x is chosen with probability proportional to D(x)2.
4. Repeat Steps 2 and 3 until k centers have been chosen.
5. Now that the initial centers have been chosen, proceed using standard k-means clustering.
答案 2 :(得分：0)
K-Means和K-Means ++之间最大的区别是选择初始中心的方式。 K均值随机选择初始中心。在选择初始中心之前，K-Menas ++会计算点与第一个中心之间的所有距离，以使所有中心 会被选择为彼此远离。如果一个中心在其他中心附近，则分配给相应中心的点需要进行多次迭代以分离群集。但是，如果两个中心的距离足够远，则它们属于一个群集的可能性很小，并且很容易将群集分离。