修改k-Means聚类算法的randCents函数，使其能从全部数据集中随机选取k个数据点作为初始的聚类中心。

可以回答这个问题。可以通过以下代码实现：

def randCents(dataSet, k):
    n = shape(dataSet)[1]
    centroids = mat(zeros((k,n)))
    for j in range(n):
        minJ = min(dataSet[:,j])
        rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
        centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1))
    return centroids

其中，random.rand(k,1) 会从 到 1 之间随机生成 k 个数，乘以 rangeJ 后加上 minJ，即可得到 k 个随机的聚类中心。