k-means初始簇心不同，聚类结果一样吗

不同的初始簇心可能会导致不同的聚类结果。这是因为k-means算法是一个迭代算法，其聚类结果的质量取决于初始簇心的位置以及算法的迭代次数。

当不同的初始簇心导致算法收敛到不同的局部最优解时，聚类结果就会不同。在实际应用中，为了得到更好的聚类结果，可以采用多次随机初始化的策略来选择最优的初始簇心。

当然，有时候不同的初始簇心也可能会得到相同的聚类结果，这是因为数据本身的特性和分布等因素也会影响聚类结果。

相关问题

k-means初始簇心对聚类结果有影响吗

是的，k-means算法中初始簇心的选择对聚类结果会产生影响。这是因为k-means算法本身是一个迭代算法，其聚类结果的质量取决于初始簇心的位置以及算法的迭代次数。

如果选取的初始簇心位置较好，那么算法可能很快就能收敛到一个较好的聚类结果，但如果初始簇心位置选择不好，那么算法可能会收敛到一个较差的聚类结果，或者需要更多的迭代次数才能收敛到一个较好的聚类结果。

为了避免初始簇心的选择对聚类结果产生较大影响，可以采用多次随机初始化的策略来选择最优的初始簇心，或者使用其他聚类算法如DBSCAN等。

k-means聚类是凝聚式聚类吗

k-means聚类不是凝聚式聚类，而是一种划分式聚类算法。在k-means聚类中，首先需要指定簇的个数k，然后随机初始化k个簇的中心，不断迭代将每个样本点划分到最近的簇中，并重新计算每个簇的中心，直到簇的中心不再发生变化或达到最大迭代次数为止。与凝聚式聚类不同，k-means聚类不需要计算簇之间的距离，而是将所有样本点划分到最近的簇中。