מודלים קלאסיים שנבנים מהמתמטיקה שאתם כבר מכירים
מפה של כעשרים וארבע נקודות בלי שום תווית. אין תשובות, אין תוויות, ובכל זאת המחשב מוצא את הקבוצות. כל מודל שנבנה עד כה בקורס הזה למד מדוגמאות מתויגות: מחיר שצריך לקלוע אליו, מחלקה שצריך לחזות. k-Means משליך את התוויות לחלוטין, ואינו מונחה על ידי דבר מלבד עד כמה הנקודות יושבות קרוב זו לזו.
k משאיות גלידה מתפזרות ברחבי עיירה בפתח העונה. בכל בוקר, כל משאית נוסעת אל מרכזם המדויק של הלקוחות ששירתה אתמול. ברגע שהמשאיות מתמקמות מחדש, כמה לקוחות יושבים כעת קצת יותר קרוב למשאית אחרת, ולכן גם הטריטוריות של מחר זזות. חזרו על זה בכל בוקר, ובסופו של דבר המשאיות מפסיקות לזוז: כל אחת מהן חנתה לה במרכזה של שכונת לקוחות קטנה ויציבה. כל השגרה הזו, החוזרת על עצמה עד ששום דבר כבר אינו זז, היא k-Means.
למטה נמצאות נקודות בלי תוויות, ולצדן k סמני מרכז שאפשר לגרור לכל מקום. לחצו על צעד וצפו בשני דברים קורים בזה אחר זה: תחילה כל נקודה לובשת את צבעו של המרכז הקרוב אליה ביותר, ואז המרכזים גולשים אל המיקום הממוצע של הנקודות שזה עתה בחרו בהם. שום דבר כאן אינו מחושב מראש. גררו נקודה, גררו מרכז, שנו את k, ולחצו שוב על צעד כדי לצפות בו ממיין את הנתונים מחדש מכל מצב שבו השארתם אותם.