The k-means algorithm is sensitive to the initial centroids翻译解释

K-Means算法对初始聚类中心点非常敏感。由于该算法是基于迭代优化的方法，所以初始聚类中心点的选择将直接影响最终的聚类结果。如果初始聚类中心点的选择不合理或者不够随机，那么可能会导致算法陷入局部最优解，从而得到不太理想的聚类结果。因此，在使用K-Means算法进行聚类分析时，需要对初始聚类中心点进行谨慎的选择和调整，以获得更好的聚类结果。一种常见的方法是多次运行K-Means算法，每次使用不同的初始聚类中心点，最终选择最优的聚类结果。