<prompt> Eleza kile ambacho kanuni ifuatayo ya kujifunza kwa mashine hufanya.  <response>: K-Means Clustering ni algoriti ya kujifunza ya mashine isiyosimamiwa inayotumiwa kutambua na kutenganisha data katika vikundi kulingana na mfanano au ruwaza ndani ya data. Kanuni hufanya kazi kwa kufafanua idadi maalum ya makundi, K, na hukabidhi kila sehemu ya data kwa mojawapo ya makundi haya kulingana na umbali wake hadi katikati ya nguzo, inayojulikana pia kama centroid. Kisha algoriti husasisha tena kazi za nguzo kwa kupunguza jumla ya umbali wa mraba kati ya kila sehemu ya data na katikati ya nguzo iliyokabidhiwa. Wakati wa mchakato, algorithm huhesabu tena nafasi ya centroid, na kusababisha ugawaji upya wa vidokezo vya data kwa vikundi, hadi mwishowe inabadilika kuwa suluhisho bora. Matokeo ya mwisho ni seti ya vikundi vilivyofafanuliwa wazi, kila moja ikiwa na kikundi cha vidokezo vya data ambavyo vinafanana zaidi. K-Means Clustering ni algoriti maarufu inayotumiwa katika maeneo kama vile sehemu za soko, sehemu za picha, na utambuzi wa hitilafu. Pia hutumiwa kama hatua ya kuchakata mapema algoriti zingine za kujifunza kwa mashine ili kufanya data yao ya ingizo kupangwa zaidi na rahisi kuchakata. 