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当记录和两个质心之间的欧几里德距离相同时，我应该将记录分配给哪个k-means集群？

在k-means聚类算法中，当记录和两个质心之间的欧几里德距离相同时，我们可以根据以下两种策略来决定将记录分配给哪个k-means集群：

随机分配：可以随机选择一个质心来分配记录。这种方法简单快速，但可能会导致不稳定的聚类结果。
保持原簇：可以选择将记录分配给与其最近的质心所属的簇。这种方法可以保持原有的聚类结构，但可能会导致某些簇过度拥挤。

需要根据具体的应用场景和需求来选择适合的分配策略。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来评估不同策略的效果，并选择最优的分配方式。

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---- 聚类理论 - 相似与距离的度量聚类是将一组异构（不同）对象划分为同类（相似）对象的子集的过程。聚类分析的核心是假设给定任何两个对象，您可以量化这些对象之间的相似性或不相似性。...分区聚类算法的两个主要类别是基于质心的聚类和基于密度的聚类。本文重点介绍基于质心的聚类; 特别是流行的K-means聚类算法。...更新一旦将模式分配给它们的质心，就应用均值漂移启发式。此启发式替换每个质心中的每个值，并将该值的平均值替换为已分配给该质心的模式。这将质心移向属于它的图案的高维平均值。...这基本上是我们通过将模式聚类到_k个_集群中所做的事情。注意：图像假设我们使用曼哈顿距离。在量化误差的上述说明中，我们计算每个模式与其分配的质心之间的平方绝对距离之和。...聚类结果 - 可视化和质心分析欧几里德距离和量化误差是蒙特卡罗K均值聚类中使用的距离和质量度量。数据集是2014年的标准化时间点数据集，其中包括19个与实际GDP增长正相关的社会经济指标。

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K-means 聚类算法

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机器学习笔记之聚类算法K-Means

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实例之间的相似性使用诸如欧氏距离和汉明距离之类的度量来计算。 6. Apriori Apriori算法在事务数据库中用于挖掘频繁项集，然后生成关联规则。...它计算k个簇的质心，并将一个数据点分配给具有最小距离的质心与数据点之间的数据点。图6：K-means算法的步骤步骤1：k-means初始化：选择一个k值。在这里，我们取k = 3。...将每个数据点随机分配给3个集群中的任何一个。计算每个集群的集群中心。红色、蓝色和绿色的星星表示3个簇中每一个的质心。步骤2：将每个观察结果与集群相关联：将每个点重新分配到最近的聚类质心。...在这里，上面5个点被分配到具有蓝色质心的群集。按照相同的步骤将点分配给包含红色和绿色颜色质心的聚类。步骤3：重新计算质心：计算新集群的质心。...旧的质心由灰色星星显示，而新的质心是红色、绿色和蓝色的星星。步骤4：迭代，如果不变，然后退出。重复步骤2-3，直到没有从一个集群到另一个集群的点切换。

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