如何在K-means++聚类中找到拟合度，使其显示输入与每个聚类的对齐百分比。例如，输入A在聚类1中的拟合度为0.4，在聚类2中的拟合度为0.6。

回答：

标准的k-means是一种硬聚类算法，即没有拟合度的概念；数据点只能属于一个聚类。以下是一篇相关学术论文中的引用（强调部分已加粗）：

2.3.1. 硬k-means

[…]

在k-means聚类中，对象i对聚类k的成员度只能是二元的：λ[i,k]∈{0,1}。如果一个对象i属于一个聚类，它就不能属于任何其他聚类

K-means++只是用于选择k-means初始值（种子）的算法，它并未改变k-means作为硬聚类算法的基本特性。