الخطوتان:
إنّ K-Means رقصة من خطوتين: إعادة توزيع نقاط البيانات، وتحديث موضع الـ centroid.
ثلاثة أمور تستحقّ التجربة:
1. Packed circles، مع k = 4، وضَعِ الـ centroids الأربعة كلّها في زاوية واحدة. في خمس مرّات
من أصل ستّ تقريبًا تتعثّر الخوارزمية. لهذا السبب اخترنا خوارزمية بداية مثل "Farthest Points".
2. Elongated data points، مع k = 2 — لاحِظ كيف أنّ k-means غير مناسب لمجموعات بيانات كهذه.
3. جرّب Smiley عند k = 3. الأمر نفسه. لم يُصمَّم K-means لمجموعات بيانات كهذه.