 Verilen bu veri noktalarında bir K-means kümeleme algoritması uygulayın.
 [(3,7),(2,2),(2,5),(1,3),(8,6)]
K-means algoritması, aynı kümeye benzer veri noktaları atayarak verilerdeki kümeleri bulmak için kullanılır. Algoritma, veri noktalarını rastgele iki kümeye atayarak başlar. Ardından, her kümedeki noktaların ortalamasını alarak her kümenin ağırlık merkezini hesaplayacaktır. 1. kümenin ağırlık merkezi (2.4,4.4) ve 2. kümenin ağırlık merkezi (4.8,5.2)'dir. Algoritma daha sonra iki adım arasında yinelenir. İlk adım, Öklid mesafesini hesaplayarak her bir veri noktasını en yakın küme merkezine atamaktır. İkinci adım, her kümenin noktalarının ortalamasını alarak her kümenin merkezini güncellemektir. Algoritma yakınsadıktan sonra (yani, her bir kümenin merkezinin konumunda değişiklik yok), her veri noktası bir kümeye atanır ve kümeler analiz için kullanılabilir. Verilen örnekte, son küme atamaları [(3,7) → Küme 1, (2,2) → Küme 1, (2,5) → Küme 1, (1,3) → Küme 1, (8, 6) → Küme 2].