人工智能完整詞典
算法的步骤，其中每个数据点根据所选距离度量与最近质心的聚类相关联。
K均值的变体，其中每个点可以具有不同隶属度地属于多个聚类，而不是二元分配。
K均值的特性，其中最终结果可能强烈依赖于质心的初始选择，可能导致局部最优。
评估工具，将预测的聚类标签与实际标签进行比较，以衡量监督聚类的性能。
K均值中的计算挑战，涉及找到点和质心之间的最佳匹配以最小化总距离。
特征空间中的几何边界（通常是球形的），定义分配给特定质心的区域。