Resumo:
O algoritmo K-means atribui cada ponto de dados de entrada a um dos clusters minimizando a soma de quadrados dentro do cluster. Quando ele processa os dados de treinamento, o algoritmo K-means começa com um conjunto inicial de centroides escolhidos aleatoriamente.