什么是k的收敛意味着什么？

Question

我有一个非常小的问题与无监督学习有关，因为我的老师在任何讲座中都没有使用这个词。我在阅读教程时得到了这个词。这是否意味着如果值与最后一次聚类迭代中的初始值相同，那么它被称为收敛？例如

      |  c1   |  c2  | cluster
      | (1,0) | (2,1)|
      |-------|------|------------
A(1,0)| ..    |..    |get smallest value
B(0,1)|..     |...   |
c(2,1)|..     |...   |
D(2,1)|..     |....  |

现在执行n次迭代之后，如果c1和c2中的值在最后的第n次迭代中是（1,0）和（2,1）并且如果不是单一的则取平均值，那么会收敛吗？

Answer 1

理想情况下，如果最后两次后续迭代中的值相同，则称该算法已收敛。但通常人们会使用不太严格的收敛标准，例如，最后两次迭代的值差异小于特定阈值等。