K-Means 聚类算法：第二步随机选择聚类中心
K-Means 聚类算法的第二步是随机选择 k 个聚类中心，设聚类中心为 c1, c2, ..., ck。这些聚类中心可以随机选择数据集中的 k 个点，或者通过其他方法选择。一般来说，初始聚类中心的选取会影响算法的最终结果，因此可以多次运行算法并选择最优的结果。
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K-Means 聚类算法的第二步是随机选择 k 个聚类中心，设聚类中心为 c1, c2, ..., ck。这些聚类中心可以随机选择数据集中的 k 个点，或者通过其他方法选择。一般来说，初始聚类中心的选取会影响算法的最终结果，因此可以多次运行算法并选择最优的结果。
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