Как влияет выбор метода инициализации центроидов на качество кластеризации в KMeans?

Выбор метода инициализации центроидов в K-means влияет на качество кластеризации. 2

Случайный выбор (init = «random») приводит к тому, что алгоритм старается минимизировать функцию потерь в пределах того, что ему позволил изначальный выбор положения центроидов. 5 Если центры кластеров выбираются слишком близко друг к другу, то алгоритм может «разделить» то, что должно быть единым кластером, и «объединить» два разных. 5

Метод K-means++ (init = «k-means++») предполагает выбор центроидов так, чтобы они с самого начала располагались максимально далеко друг от друга. 5 Это помогает улучшить качество кластеризации и ускорить сходимость алгоритма. 1

Таким образом, K-means++ предпочтительнее случайного выбора, так как он обеспечивает более эффективное размещение центроидов, снижает вероятность перекрытия кластеров и улучшает их определение. 3