K-Medoids / K-Means算法。两个或多个集群代表之间距离相等的数据点

Question

我一直在研究和研究基于分区的聚类算法，如K-means和K-Medoids。我已经了解到，与K-means相比，K-medoids对异常值更强。但是我很好奇如果在分配数据点期间，两个或多个集群代表在数据点上具有相同的距离会发生什么。您将为哪个群集分配数据点？将数据分配指向群集是否会极大地影响群集结果？

Answer 1

为了防止发生不良事件（无限循环等），总是更喜欢群集已被分配的点。