對於 k-均值(k-means)聚類演算法的敘述，下列何者有誤？
Ak-均值中update的程序，將更新聚類中心
Bk-均值中assign的程序，將比較各資料點之間的距離，並將各資料點以隨機方式分配至其中一個聚類正確答案
Ck-均值中的k值表示資料將分成幾類，需事先給定
D每一次執行的k-均值演算法，其結果可能會不一樣
答案與詳解
逐選項解析
Ak-均值中update的程序，將更新聚類中心update步驟✕ 錯誤
update步驟確實會重新計算每個群集的中心點（通常取群內所有資料點的均值），描述正確。
Bk-均值中assign的程序，將比較各資料點之間的距離，並將各資料點以隨機方式分配至其中一個聚類assign步驟錯誤✓ 正確
assign步驟是計算每個資料點與所有聚類中心的距離，然後將資料點分配到『距離最近』的聚類，而非『隨機分配』，此敘述有誤。
Ck-均值中的k值表示資料將分成幾類，需事先給定✕ 錯誤
D每一次執行的k-均值演算法，其結果可能會不一樣✕ 錯誤
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