Kmeans聚类（K均值聚类）算法的第一步是：“预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心”，此第一步骤带有一定的随机性，但聚类算法的后续步骤会不停的迭代，最终得到最佳结果；不同的软件第一步随机种子选取会有不同，算法后续迭代会让第一步的‘随机性’不停的减弱，最终基本趋于一致。正是由于第一步的‘随机性’，因而任何不同的软件使用一样的算法，但聚类结果均有可能不同（但聚类结果中的类别划分绝大多数应该完全一致），这是正常合理且是由于算法决定的。