Я не уверен, подходит ли этот вопрос здесь. Во всяком случае, кажется, что люди здесь полезны. Вот мой вопрос.
В случае кластеризации k-mean необходимо указать начальные позиции кластеров. почему разные начальные положения кластеров влияют на конечный результат кластеризации?
Когда вы используете k-средних, проблема, которую вы действительно хотите решить, состоит в том, чтобы минимизировать внутрикластерную сумму квадратов (WCSS). Не существует эффективного способа точного решения этой задачи (даже для двумерных точек). С более технической точки зрения, WCSS — это NP-сложная задача.
k-means - это итерационный метод, который находит приближенное решение проблемы WCSS, эта общая схема, которую использует k-means, представляет собой метод максимизации ожидания. Для большинства итерационных методов требуется начальная точка, и в целом качество решения будет зависеть от начальной точки.
