KMeansCentroidND() 會套用 k-means 叢集以評估圖表的列，而對於每個圖表列，會針對此資料點指派到的叢集顯示該叢集的所需座標。叢集演算法使用的欄由參數 coordinate_1、coordinate_2 等來判定，最多 n 欄。這些都是彙總。建立的叢集數量由 num_clusters 參數判定。
KMeansCentroidND 每列傳回一個值。傳回的值是雙值，也是對應於資料點指派到的叢集中心的位置座標之一。
語法：
KMeansCentroidND((num_clusters, num_iter, coordinate_no, coordinate_1, coordinate_2 [,coordinate_3 [, ...]])
傳回的資料類型： 雙值
引數：
| 引數 | 描述 |
|---|---|
| num_clusters | 指定叢集數量的整數。 |
| num_iter | 叢集反覆項目的數量與重新初始化的叢集中心。 |
| coordinate_no | 所需的形心座標數 (例如對應至 x、y 或 z 軸)。 |
| coordinate_1 | 計算第一個座標的彙總，通常是 x 軸 (屬於可從圖表製作的散佈圖)。其他參數會計算第二、第三和第四個座標等。 |
自動叢集
KMeans 函數使用稱為深度差 (DeD) 的方法支援自動叢集。若使用者對叢集數量設定 0，會判定該資料集的最佳叢集數量。請注意，若沒有明確以整數傳回叢集數量 (k)，則會在 KMeans 演算法內計算。例如，若對 KmeansPetalClusters 的值在函數中指定 0，或透過變數輸入方塊設定 0，則會根據最佳叢集數量為資料集自動計算叢集指派。