KMeans返回中心点的顺序是什么？

KMeans算法的类库中有一个属性叫做cluster_centers_，它返回的是聚类中心的坐标。这个属性的顺序与KMeans算法聚类时传入的样本矩阵中的顺序是对应的，即每一行代表一个样本，cluster_centers_返回的中心点的顺序与样本矩阵是一致的。

例如，对于以下代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
centers = kmeans.cluster_centers_
print(centers)

输出结果为：

[[4. 2.]
 [1. 2.]]

这说明KMeans算法返回的中心点先是第二个样本的中心点，再是第一个样本的中心点。

因此，根据样本矩阵中样本的顺序不同，返回的中心点顺序也会不同。如果要确保返回的中心点顺序与样本矩阵中样本的顺序一致，可以将样本矩阵的顺序设置为默认的顺序，即按行排列。