D應(yīng)為取每個(gè)點(diǎn)距離最近的中心點(diǎn)進(jìn)行簇的劃分

正確答案是：D: KMeans會(huì)取每個(gè)點(diǎn)距離最近的幾個(gè)點(diǎn)進(jìn)行簇的劃分。

專業(yè)分析：

KMeans算法是一種常用的聚類算法，其主要原理包括以下幾個(gè)步驟：

1. **初始中心點(diǎn)選擇**：隨機(jī)選擇 \( k \) 個(gè)初始中心點(diǎn)（簇心）。
2. **分配簇**：將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離其最近的中心點(diǎn)所屬的簇中。
3. **更新中心點(diǎn)**：計(jì)算每個(gè)簇中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值，將均值作為新的中心點(diǎn)。
4. **迭代**：重復(fù)步驟2和3，直到中心點(diǎn)不再變化或者達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。

具體分析每個(gè)選項(xiàng)：

A: **Kmeans通過計(jì)算均值的方法獲得簇的中心點(diǎn)**
正確。KMeans算法在每次迭代中通過計(jì)算每個(gè)簇中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值來更新中心點(diǎn)。

B: **KMeans中會(huì)把每個(gè)點(diǎn)劃分到離該點(diǎn)最近的中心點(diǎn)中**
正確。在每次迭代中，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)會(huì)被分配到距離其最近的中心點(diǎn)所屬的簇中。

C: **KMeans是一個(gè)迭代的算法**
正確。KMeans算法通過反復(fù)迭代，逐步優(yōu)化簇的劃分，直到收斂。

D: **KMeans會(huì)取每個(gè)點(diǎn)距離最近的幾個(gè)點(diǎn)進(jìn)行簇的劃分**
錯(cuò)誤。KMeans算法并不會(huì)考慮每個(gè)點(diǎn)距離最近的幾個(gè)點(diǎn)，而是將每個(gè)點(diǎn)直接分配到距離其最近的中心點(diǎn)所屬的簇中。