En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Implementer en K-means clustering algoritme på disse gitte datapunktene. [(3,7),(2,2),(2,5),(1,3),(8,6)] [/INST]: K-means algoritmen brukes for å finne klynger i data ved å tilordne lignende datapunkter til samme klynge. 

Algoritmen starter med å tilfeldig tilordne datapunktene til to klynger. Deretter vil den beregne sentroiden til hver klynge ved å ta gjennomsnittet av punktene i hver klynge. Sentroiden til klynge 1 er (2.4,4.4) og til klynge 2 er (4.8,5.2).

Algoritmen itererer deretter mellom to trinn. Det første trinnet er å tilordne hvert datapunkt til den nærmeste klynge-sentroiden ved å beregne den euklidiske avstanden. Det andre trinnet er å oppdatere sentroiden til hver klynge ved å ta gjennomsnittet av punktene i hver klynge.

Etter at algoritmen har konvergert (dvs. ingen endring i plasseringen av sentroiden til hver klynge), har hvert datapunkt blitt tilordnet en klynge, og klyngene kan brukes til analyse. I det gitte eksempelet er de endelige klynge-tilordningene [(3,7) → Klynge 1, (2,2) → Klynge 1, (2,5) → Klynge 1, (1,3) → Klynge 1, (8,6) → Klynge 2].