Kmeans()多次随机初始化质心有什么用处，请举例说明

Kmeans()多次随机初始化质心的主要用途是为了避免算法陷入局部最优解。通过多次随机初始化质心，可以增加算法的鲁棒性，提高聚类的准确性。例如，当我们使用Kmeans算法对一组数据进行聚类时，如果只进行一次随机初始化质心，可能会导致算法陷入局部最优解，从而得到不太准确的聚类结果。但是，如果我们进行多次随机初始化质心，就可以增加算法的鲁棒性，提高聚类的准确性。