关于SPSS K-means聚类一个不大不小的问题？

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k-means聚类，你懂的。

这个方法要求在聚类开始前明确分为几类，然后自己指定初始聚类中心或者让spss系统自己去随机选择初始中心。有很多资料提出聚类结果对初始聚类中心特别敏感，就是说，我们很有可能得到的是一个局部最优解而非全局最优解。

关于初始类中心到底应该如何选择，或是不用选择让spss自己去完成，这有定论么？

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关键词：k-means聚类 k-means means mean SPSS 如何 中心 资料

自己先顶一个，期待关注。

根据和初始聚类中心的距离远近，把所有点分成k类。再把这k类的中心（均值）作为新的中心（原来的中心就没用了），重新按照距离分类。
如此叠代下去，直到达到停止叠代的要求（比如，各类最后变化不大了，或者叠代次数太多了）。显然，初始聚类中心的选择并不必太认真，它们很可能最后还会分到同一类中。

这一段话是spss自己的教材说的，他采用 的是迭代的方法，可是，迭代来迭代去还是局部的解。