k-significa clúster vacío

Trato de implementark-significa como una tarea de tarea. Mi hoja de ejercicios me da el siguiente comentario con respecto a los centros vacíos:

Durante las iteraciones, si alguno de los centros de clúster no tiene puntos de datos asociados, reemplácelo con un punto de datos aleatorio.

Eso me confunde un poco, en primer lugar la Wikipedia u otras fuentes que leí no mencionan eso en absoluto. Además, leo sobre un problema con "elegir un buen k para sus datos". ¿Cómo se supone que converge mi algoritmo si comienzo a establecer nuevos centros para el clúster que estaban vacíos?

Si ignoro los clústeres vacíos, convergen después de 30-40 iteraciones. ¿Está mal ignorar los grupos vacíos?

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