Usted debe clusterizar ocho puntos:

x1=(2,10),x2=(2,5),x3=(8,4),x4=(5,8),x5=(7,5),x6=(6,4),x7=(1,2), x8=(4,9).

Suponga, que usted asigna x1,x4 y x7 como los centroides iniciales para la clusterización K-means (k=3). Usando la distancia Manhattan (i.e.,punto1 (x1, y1) y punto2 (x2, y2), d=|x1 - x2| + |y1 - y2|), calcule los tres clusters por cada iteración del algoritmo hasta convergencia.