以下代码在每次运行时给出不同的结果，同时使用 k 均值方法将数据聚类为 3 部分：
from numpy import array
from scipy.cluster.vq import kmeans,vq
data = array([1,1,1,1,1,1,3,3,3,3,3,3,7,7,7,7,7,7])
centroids = kmeans(data,3,100) #with 100 iterations
print (centroids)
获得的三个可能结果是：
(array([1, 3, 7]), 0.0)
(array([3, 7, 1]), 0.0)
(array([7, 3, 1]), 0.0)
其实计算出的k个均值的顺序是不一样的。但是，分配哪个 k 表示点属于哪个集群不是很不稳定吗？有什么想法吗？？
【问题讨论】：
标签： python numpy scipy k-means
来自the docs：
k_or_guess: int or ndarray
要生成的质心数。为每个质心分配一个代码，这也是质心在生成的code_book矩阵中的行索引。
通过随机选择观测值来选择初始 k 个质心
因此生成的簇顺序是随机的。如果您想对此进行更多控制，可以指定
或者，传递一个 k × N 数组指定初始 k 个质心
在一般情况下我不推荐后者，因为不同的起始集群[可能]导致不同的集群，并且预定义的初始质心可能导致次优解决方案。
在您的简单情况下，生成的聚类始终是相同的（最佳）模聚类顺序：
>>> centroids, _ = kmeans(data,3,100)
>>> idx, _ = vq(data, centroids)
>>> centroids, idx
array([1, 7, 3]), array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> centroids, _ = kmeans(data,3,100)
>>> idx, _ = vq(data, centroids)
>>> centroids, idx
array([3, 7, 1]), array([2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
【讨论】：
这是因为如果您将整数作为 k_or_guess 参数传递，k 个初始质心会从输入观测值集中随机选择（这称为 Forgy method）。
来自the docs：
k_or_guess : int 或 ndarray
要生成的质心数。一种 代码被分配给每个质心，这也是该质心的行索引 生成的 code_book 矩阵中的质心。
最初的 k 个质心 通过从观察中随机选择观察来选择 矩阵。或者，通过 N 数组传递 k 指定初始 k 质心。
试着给它一个猜测：
kmeans(data,np.array([1,3,7]),100)
# (array([1, 3, 7]), 0.0)
# (array([1, 3, 7]), 0.0)
# (array([1, 3, 7]), 0.0)
【讨论】：