可以的。K-均值聚類（K-means clustering）是一種流行的聚類算法，它可以根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集和預(yù)定義的K個(gè)中心對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。在K-均值聚類算法中，初始中心可以和數(shù)據(jù)點(diǎn)重合，因?yàn)榭梢詫⒊跏贾行碾S機(jī)選擇自數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)。這可以節(jié)省資源，避免生成非數(shù)據(jù)點(diǎn)的初始中心。然而，將初始中心設(shè)置為數(shù)據(jù)點(diǎn)也有可能導(dǎo)致局部最小值，即在K-means算法中選擇的聚類中心不能使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到全局最小值，而只能獲得局部最優(yōu)。 另外，值得一提的是，K-means算法是一種凸聚類，它在面對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)分布不均勻的情況下也可以很好地聚類。相比之下，K-medians是一種非凸聚類算法，它可以針對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)分布不均勻、有噪聲的情況進(jìn)行聚類，并且可以獲得更好的結(jié)果。因此，K-medians的初始中心不能和數(shù)據(jù)點(diǎn)重合，而應(yīng)該從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇更遠(yuǎn)的點(diǎn)。