给定含有5个样本的集合02001050-1-1请用k均值聚类算法将样本聚为两类选择第一、第二个样本点作为类的中心距离度量为曼哈顿距离。

首先，我们需要计算出每个样本点到两个中心点的距离。

对于第一个中心点(0,2)，每个样本点到该中心点的距离分别为：

(0,2)到自身的距离为0 (0,0)到中心点的距离为2 (1,0)到中心点的距离为2 (5,0)到中心点的距离为5 (-1,-1)到中心点的距离为4

对于第二个中心点(0,0)，每个样本点到该中心点的距离分别为：

(0,2)到中心点的距离为2 (0,0)到自身的距离为0 (1,0)到中心点的距离为1 (5,0)到中心点的距离为5 (-1,-1)到中心点的距离为2

根据距离，我们可以将每个样本点分配到离其最近的中心点的类中。根据两个中心点的距离，我们可以将第二个样本点和第三个样本点分配到第二类中，将剩余的三个样本点分配到第一类中。

现在，我们需要重新计算两个类的中心点坐标。对于第一类，其包含的样本点坐标为(0,2)，(0,0)，(5,0)，(-1,-1)，所以其中心点坐标为(1,0.25)。对于第二类，其包含的样本点坐标为(1,0)，(0,0)，所以其中心点坐标为(0.5,0)。

现在，我们再次计算每个样本点到两个中心点的距离，然后重新分配样本点到类中。对于第一个中心点(1,0.25)，每个样本点到该中心点的距离分别为：

(0,2)到中心点的距离为2.75 (0,0)到中心点的距离为0.25 (1,0)到自身的距离为0 (5,0)到中心点的距离为4.75 (-1,-1)到中心点的距离为3.5

对于第二个中心点(0.5,0)，每个样本点到该中心点的距离分别为：

(0,2)到中心点的距离为2 (0,0)到中心点的距离为0.5 (1,0)到中心点的距离为0.5 (5,0)到中心点的距离为4.5 (-1,-1)到中心点的距离为1.5

根据距离，我们可以将每个样本点分配到离其最近的中心点的类中。根据两个中心点的距离，我们可以将第二个样本点和第三个样本点分配到第二类中，将剩余的三个样本点分配到第一类中。

现在，两个类的中心点坐标为(1.5,-0.25)和(0.333,0)，再次计算每个样本点到两个中心点的距离，重新分配样本点到类中。经过一次迭代后，聚类算法收敛。最终的聚类结果为：

第一类：(0,2)，(0,0)，(5,0) 第二类：(1,0)，(-1,-1