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ommonly 用于初始化方法是 Forgy 和随机分区。[9] 的 Forgy 方法随机选择 k 意见从数据集，并使用这些作为初始的手段。随机划分方法首先为每个观察值随机分配一个群集，然后前进到更新这一步，因此计算初始的意思，要其质心，cluster 的随机分配点。Forgy 方法倾向于传播的最初的手段，而随机分区把所有的这些数据集的中心附近的酒店。根据 [9] Hamerly et al.随机划分方法是一般首选等 k-调和手段和模糊 k-均值算法。期望最大化和标准 k-均值算法，初始化的 Forgy 方法是可取的。

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