我们可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果，下面对这一视角描述不正确的是（ ）? 每个簇类的方差累加起来最小每个样本数据分别归属于与其距离最近的聚类质心所在聚类集合每个簇类的质心累加起来最小最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最小

步骤 1：理解K均值聚类的原理
K均值聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为K个簇，每个簇的中心点称为质心。目标是使每个簇内的方差最小，即簇内的数据点尽可能相似。

步骤 2：分析每个选项
- 每个簇类的方差累加起来最小：这是K均值聚类的目标，即最小化簇内方差。
- 每个样本数据分别归属于与其距离最近的聚类质心所在聚类集合：这是K均值聚类的分配规则，即每个数据点被分配到最近的质心所在的簇。
- 每个簇类的质心累加起来最小：这不是K均值聚类的目标，质心是簇的中心点，不是累加起来最小。
- 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最小：这是K均值聚类的结果，即簇内的数据点相似度高，差异性小。

步骤 3：确定不正确的描述
根据上述分析，每个簇类的质心累加起来最小这一描述是不正确的，因为质心是簇的中心点，不是累加起来最小的目标。