Назначить центры, затем пересчитать их
K-means получает только векторы признаков и число кластеровK. Он минимизирует сумму квадратов расстояний до выбранных centroids. IDs кластеров не известные семантические классы. N04.
При фиксированных центрах ближайший выбор минимизирует каждый вклад. При фиксированных assignments минимум поцентру получается из derivative2Σ(μ−x)=0: это арифметическое, не геометрическое среднее. Дляточек[0,0],[2,0] центр[1,0], inertia=1+1=2.
В лаборатории шестьточек, двацентра и конечная последовательность assignment/update. Ties выбирают меньшийиндекс. Если кластер пуст, его прежнийцентр сохраняется с пояснением; случайная переинициализация была бы другой политикой. После обновления labels пересчитываются для новых centres, чтобы показанное inertia не относилось к старой геометрии.
Исследовать. Сравните разнесённые и одинаковые initial centres. Почему первый tie-break может оставить одинкластер пустым? Почему нельзя интерпретировать номер0 как «плохой» класс? Уменьшение objective не гарантирует глобальный оптимум и содержательную полезность кластеризации. Масштаб признаков меняет расстояния и итог, поэтому preprocessing входит в метод.