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我正在尝试使用选定的初始质心进行k均值聚类.它在这里 说明要指定你的初始中心:

init : {‘k-means++’, ‘random’ or an ndarray} 

如果a ndarray通过,它应该是形状(n_clusters,n_features)并给出初始中心.

我在Python中的代码:

X = np.array([[-19.07480000,  -8.536],
              [22.010800000,-10.9737],
              [12.659700000,19.2601]], np.float64)
km = KMeans(n_clusters=3,init=X).fit(data)
# print km
centers = km.cluster_centers_
print centers

返回错误:

RuntimeWarning: Explicit initial center position passed: performing only one init in k-means instead of n_init=10
  n_jobs=self.n_jobs)

并返回相同的初始中心.知道如何形成初始中心以便可以接受吗？