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# K-Means

O K-Means é um algoritmo de agrupamento que divide os dados em "K" grupos ou clusters. Ele começa selecionando K pontos, chamados de centróides, que são escolhidos aleatoriamente. Em seguida, cada ponto do conjunto de dados é atribuído ao centróide mais próximo. Após essa etapa, os centróides são atualizados para refletir a posição média de todos os pontos atribuídos a eles. Esse processo é repetido até que os centróides parem de mudar significativamente ou até atingir um número máximo de iterações. É amplamente usado por sua simplicidade, mas pode ter dificuldades com conjuntos de dados mais complexos, como aqueles com formas não esféricas ou tamanhos variados.

#### EXEMPLO DE USO

```
uses
  UKMeans;
  
procedure ExampleClustering;
begin
  ShowArray(KMeans('C:\Delphai\Delphai\Datasets\Iris-Clustering.csv', 3, 500, 42));
end;
```

#### GUIA DE CLASSES E MÉTODOS

* *function KMeans(aData: String; aK, aMaxIterations, aNumInitializations: Integer; aHasHeader : Boolean = True): TArray;* ou
* *function KMeans(aData: TDataSet; aK, aMaxIterations, aNumInitializations: Integer): TArray;* : define os grupos.
  * *aData* : caminho do arquivo CSV ou objeto TDataSet que contém os dados que serão usados para treinamento.
  * *aK (Número de Clusters)* : define a quantidade de agrupamentos desejados no conjunto de dados.
  * *aMaxIterations (Número Máximo de Iterações)* : limita o número de ciclos para ajustar clusters e centróides.
  * *aNumInitializations (Número de Inicializações)* : especifica quantas execuções com inicializações diferentes serão realizadas.
  * *aHasHeader* : indica se tem cabeçalho no arquivo.


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# Agent Instructions
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