init='k-means++'

init='k-means++' 是一种 K-Means 算法中用于初始化聚类中心的方法。它是一种比较常用的初始化方法，它的核心思想是让初始的聚类中心尽可能地分散，避免初始聚类中心过于集中或者过于靠边，从而提高算法的稳定性和准确性。在实现时，可以通过计算每个样本与已经选择的聚类中心的距离，来确定下一个聚类中心的选择概率，进而选择下一个聚类中心。

相关问题

kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', random_state=42) init='k-means++'其他方法

除了"k-means++"之外，KMeans算法还支持其他的初始化方法。常用的包括：

1. "random": 随机选择k个样本作为初始质心；
2. "uniform": 在样本的特征空间中均匀随机选择k个点作为初始质心；
3. "zeros": 将所有初始质心初始化为0向量；
4. "normal": 在样本的特征空间中使用正态分布生成k个点作为初始质心。

这些初始化方法可以通过设置init参数来选择。例如，将初始化方法设置为"random"，可以使用以下代码：

kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='random', random_state=42)

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kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', random_state=0).fit(arr)

这段代码是使用 Scikit-learn 库中的 KMeans 类实现了 K-Means 聚类算法，将数据 arr 分成 2 类。其中，init='k-means++' 表示使用改良的 K-Means++ 算法进行初始化，random_state=0 表示设置随机数种子，保证可复现性。KMeans 类的 fit 方法用于拟合数据并进行聚类，返回一个 KMeans 对象。