K-means++算法选择初始seeds的基本思想就是初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。对以下步骤：①从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心；②对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心（指已选择的聚类中心）的距离D（x）；③选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是D（x）较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大；④重复②和③直到k个聚类中心被选出来；⑤利用这k个初始的聚类中心来运行标准的K-means算法。K-means++算法的正确流程为（）。

Python中，需要注意集合不支持通过（）访问指定元素。

Python中，需要注意定义字典时，（）不能重复，否则重复的键值会替代原先的键值。

Python中，有时候为避免混淆，也会使用（），用于转义其后一位的字符为原始输出。

Python中，字典本身是无序的，可以通过方法（）和（）取字典键值对中的键和值。

Python中，（）表示两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串。

Python中，（）返回除法的余数。

Python中，<返回x是否小于y，这分别与特殊的变量（）和（）等价。

Python中，9//2的输出结果是（）9.0/2.0输出结果是（）。

Python中集合主要有两个功能，一个功能是进行（），另一个功能是（）。

使用pip工具升级科学计算扩展库numpy的完整命令是（）。