当记录和两个质心之间的欧几里德距离相同时，我应该将记录分配给哪个k-means集群？

在k-means聚类算法中，当记录和两个质心之间的欧几里德距离相同时，我们可以根据以下两种策略来决定将记录分配给哪个k-means集群：

1. 随机分配：可以随机选择一个质心来分配记录。这种方法简单快速，但可能会导致不稳定的聚类结果。
2. 保持原簇：可以选择将记录分配给与其最近的质心所属的簇。这种方法可以保持原有的聚类结构，但可能会导致某些簇过度拥挤。

需要根据具体的应用场景和需求来选择适合的分配策略。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来评估不同策略的效果，并选择最优的分配方式。

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