選択するには、以下を行います。各観測から各重心までの距離を計算します。各観測を最も近い重心に割り当てます。近いすべての観測値の集合です。それ自体から、既に選択されたなかで最も近い中心までの距離に比例する確率で、次の中心を選択します。ロイドのアルゴリズムよりも、より低いクラスター内の点とクラスター重心間の距離の二乗和への収束を迅速に達成することを実証しました。クラスターにわたって合計される点と重心間距離の総計を最小化します。各反復で、最も近いクラスターの重心に点を再割り当てするという操作をすべて同時に行ってから、クラスターの重心を再計算します。このフェーズでは、局所的最小値となる解に収束されないこともあります。つの点を他のクラスターに移動するデータ分割がと距離の総和を増大させます。これは、規模の小さなデータセットでよく発生します。番目のフェーズの開始点となる解だけが概算される可能性があります。この更新では、点を個別に再割り当てし、再割り当てすることで距離の合計が減少する場合は、各再割り当ての後にクラスター重心を再計算します。つの引き渡しで構成されます。このフェーズは局所的最小値に収束されます。距離の総和がより低い局所的最小値が他にある可能性もあります。一般に大域的最小値の検出は、開始点を網羅的に選択することで解決します。通常は無作為な開始点をもつ複製を複数使用すると、結果的に解は大域的最小値になります。選択される可能性もあります。した場合、各ワーカーはシードの選択とクラスター化を並列で行います。配列メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。使用上の注意事項および制限事項:以下の構文がサポートされます。kmeans(___,Name,Value)サポートされる名前と値のペアの引数および違いは次のとおりです。フィールドのみをサポートします。