code: public static KmeansResult classify(KmeansPoint targetPoint, KmeansDataSet dataSet)
      {
          // KMeanクラスタリング結果を算出
          int nearestCentroidIndex = 0;
          Double minDistance = Double.MAX_VALUE;
          double[] currentCentroid = null;
          Double currentDistance;
          for (int index = 0; index < dataSet.getCentroids().length; index++)
          {
              currentCentroid = dataSet.getCentroids()[index];
              if (currentCentroid != null)
              {
                  currentDistance = MathUtils.distance(targetPoint.getDataPoint(), currentCentroid);
                  if (currentDistance < minDistance)
                  {
                      minDistance = currentDistance;
                      nearestCentroidIndex = index;
                  }
              }
          }
  
          currentCentroid = dataSet.getCentroids()[nearestCentroidIndex];
  
          KmeansResult result = new KmeansResult();
          result.setDataPoint(targetPoint.getDataPoint());
          result.setCentroidIndex(nearestCentroidIndex);
          result.setCentroid(currentCentroid);
          result.setDistance(minDistance);
  
          return result;
      }
docs: 対象点と学習モデルを指定し、どのクラスタに判別されるかを取得する。
  
  @param targetPoint 判定対象ポイント
  @param dataSet 学習モデル
  @return どのクラスタに判別されるかのインデックス