def kpp_centers(data_set: list, k: int) -> list: """ 从数据集中返回 k 个对象可作为质心 """ cluster_centers = [] cluster_centers.append(random.choice(data_set)) d = [0 for _ in range(len(data_set))] #print(d) for _ in range(1, k): total = 0.0 for i, point in enumerate(data_set): d[i] = get_closest_dist(point, cluster_centers) # 与最近一个聚类中心的距离 total += d[i] total *= random.random() for i, di in enumerate(d): # 轮盘法选出下一个聚类中心； total -= di if total > 0: continue cluster_centers.append(data_set[i]) break return cluster_centers这个代码是什么意思

这段代码是 K-Means++ 算法的实现，用于从数据集中选择 k 个初始质心。其中函数 kpp_centers() 的参数为数据集 data_set 和需要选择的初始质心数目 k。该算法的主要步骤如下：

1. 随机选择一个数据点作为第一个聚类中心；
2. 对于每个数据点，计算它与最近一个聚类中心的距离；
3. 对于每个数据点，将它与最近一个聚类中心的距离加权，得到一个总距离 total；
4. 随机生成一个 [0, total) 的随机数 r，然后根据轮盘法选出下一个聚类中心；
5. 重复步骤 2-4 直到选择出 k 个聚类中心。

最后，函数返回 k 个初始聚类中心的列表 cluster_centers。