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距离度量为曼哈顿距离

首先选择两个初始聚类中心，可以随机选择样本(0,2)和(5,0)作为初始聚类中心。

第一轮迭代：

计算每个样本到两个聚类中心的曼哈顿距离，将每个样本分配给距离更近的聚类中心所在的类别。

(0,2)到(0,2)的距离为0，到(5,0)的距离为5，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第二类。

(0,0)到(0,2)的距离为2，到(5,0)的距离为5，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第一类。

(1,0)到(0,2)的距离为1，到(5,0)的距离为4，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第一类。

(5,0)到(0,2)的距离为5，到(5,0)的距离为0，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第二类。

(-1,-1)到(0,2)的距离为3，到(5,0)的距离为7，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第一类。

第一轮迭代后，两个聚类的中心分别为(0.33,0)和(1.33,1).

第二轮迭代：

重新计算每个样本到两个聚类中心的曼哈顿距离，将每个样本分配给距离更近的聚类中心所在的类别。

(0,2)到(0.33,0)的距离为2.33，到(1.33,1)的距离为2.33，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第一类。

(0,0)到(0.33,0)的距离为0.33，到(1.33,1)的距离为1.33，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第一类。

(1,0)到(0.33,0)的距离为0.67，到(1.33,1)的距离为0.67，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第一类。

(5,0)到(0.33,0)的距离为4.67，到(1.33,1)的距离为4.67，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第二类。

(-1,-1)到(0.33,0)的距离为2.33，到(1.33,1)的距离为2.33，分配给距离更近的聚类中心所在的类别，即第一类。

第二轮迭代后，两个聚类的中心分别为(0.33,0)和(1.33,0.33)。

第三轮迭代：

每个样本到聚类中心的距离已经不再改变，聚类已经收敛。最终的聚类结果为：

第一类：(0,0),(1,0),(-1,-1)

第二类：(0,2),(5,0)

注：由于k均值聚类算法的迭代过程受到初始聚类中心的影响，不同初始聚类中心可能会得到不同的聚类结果