以最大距离生成随机聚类的中心

Question

我有一个顺序数据（每次一个实例）将被分为两个类。我想使用K-means的顺序版本（顺序K-means）。

在开始时为算法随机指定两个聚类的中心时，我希望它们之间的距离尽可能最大（即彼此相距很远），以便将所得两个聚类的分布不会受到初始中心的影响。

我的想法正确吗？如果是这样，我该怎么办？

Answer 1

而是尽可能地最好地估计真实的意思。那是最佳选择。

如果只想将它们分开，可能会导致它们之间的分配点错误。