《表2 Dist概率示例：基于k-d树分区的聚类算法并行加速策略》

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《基于k-d树分区的聚类算法并行加速策略》

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假设某个数据集含有9个数据样本{x1，x2，…，x8，x9}，现已选出两个质心{c1，c2}且假设c1=x1、c2=x2，则剩下的质心需从剩余的7个数据样本中选择。根据选取初始质心的步骤（2），首先计算剩余数据样本集{x3，…，x8，x9}中每个数据样本与已选质心c1、c2间的距离Dist(xi，cj）与MinDist(di，cj），具体见表1；然后计算每个样MinDist(di，cj）的占比p(Dist(xi，cj）），并采用转盘轮转发选择第三个质心，p(Dist(xi，cj））的计算值见表2。