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()A. 每个簇类的方差累加起来最小B. 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C. 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D. 每个簇类的质心累加起来最小

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，其目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。聚类的质心是簇内所有数据点的平均值，簇的方差是簇内数据点与质心的距离平方和的平均值。

步骤 2：分析每个选项
A. 每个簇类的方差累加起来最小：这是K均值聚类的目标之一，即最小化簇内方差的总和。
B. 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，每个数据点被分配到与其距离最近的质心所在的簇。
C. 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：这也是K均值聚类的目标之一，即簇内数据点的差异性最小。
D. 每个簇类的质心累加起来最小：这不是K均值聚类的目标，质心是簇内数据点的平均值，其累加起来没有实际意义。

步骤 3：确定不正确的描述
根据上述分析，选项D描述不正确，因为K均值聚类的目标是使簇内方差最小，而不是使质心累加起来最小。