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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:

  1. 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。
  2. 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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