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個中心對數(shù)據(jù)進行劃分。在K-均值聚類算法中，初始中心可以和數(shù)據(jù)點重合，因為可以將初始中心隨機選擇自數(shù)據(jù)集中的點。這可以節(jié)省資源，避免生成非數(shù)據(jù)點的初始中心。然而，將初始中心設(shè)置為數(shù)據(jù)點也有可能導(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函數(shù)達到全局最小值，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，它在面對數(shù)據(jù)點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，它可以針對數(shù)據(jù)點分布不均勻、有噪聲的情況進行聚類，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)點重合，而應(yīng)該從數(shù)據(jù)集中隨機選擇更遠的點。