K-keskmiste klasterdamine
k-keskmiste klasterdamine on meetod vektorite kvantimiseks, algselt signaalitöötluseks. Meetod on populaarne andmekaeve klasteranalüüsis. k-keskmiste klasterdamise eesmärk on jagada n objekti k klastrisse nii, et iga objekt kuuluks klastrisse, mille keskpunktile see kõige lähedamal on. Selle tulemusena jaotub andmeruum Voronoi rakkudeks. Algoritm on sarnane k-lähima naabri algoritmiga, mis on tuntud masinõppe klassifitseerimises. k-lähima naabri algoritmi saab kasutada k-keskmiste algoritmist saadud klastrite keskpunktide peal, et klassifitseerida uusi andmeid olemasolevatesse klastritesse. Seda kutsutakse Rocchio algoritmiks või lähima tsentroidi klassifitseerijaks.