K-均值

您可以使用聚类算法（k 均值聚类）根据数据点之间的相似性将数据点分为 k 个不同的组。

k 均值的目的在于将 n 个数据对象分为 k 个群集。通过这种分法，将每个数据对象分配给最小距离的聚类。最小距离也被称为聚类中心对象：

有关如何对 Vertica 中的表使用 k 均值的完整示例，请参阅使用 k-means 对数据进行聚类。