Estoy tratando de k-significa agrupamiento con centroides iniciales seleccionados. Diceaquí eso para especificar sus centros iniciales:

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

Si unandarray se pasa, debe estar en forma (n_clusters, n_features) y da los centros iniciales.

Mi código en Python:

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

Devuelve un error:

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

y devolver los mismos centros iniciales. ¿Alguna idea de cómo formar los centros iniciales para que pueda ser aceptado?