を説明[0,1]？ def initialize(X, K):#kmean++
m,n=shape(X)
C = mat(zeros((K,n)))
random_number=random.randint(0,m)
C[0,:]=X[random_number]
for k in range(1, K):
D2 = scipy.array([min([scipy.inner(
k = 2のkmeansで等しいクラスターサイズの出力を得るための修正Lloydのアルゴリズムを使用しています。続き は擬似コードです： - Randomly choose 2 points as initialization for the 2 clusters (denoted as c1, c2)
- Repeat below steps until convergence
-