内平方和(within-cluster sum-of-squares)的标准（criterion）。该算法需要指定簇的数量。它可以很好地扩展到大量样本(large number of samples)，并已经被广泛应用于许多不同领域的应用领域。

k-means 算法将一组 N 样本 X 划分成 K 不相交的簇 C, 每个都用该簇中的样本的均值 \mu_j 描述。 这个均值(means)通常被称为簇的 “质心(centroids)”; 注意，它们一般不是从 X 中挑选出的点，虽然它们是处在同一个空间。