我已经在 R 中对 iris 数据集（内置数据集）实现了 kmeans 聚类。代码如下：

X=as.matrix(iris[-5]);

K=3;

prevCentroids=matrix(0,K,dim(X)[2]);
centroids=X[sample(1:dim(X)[1],K),];

dot=numeric(3);
C=numeric(150);

while(!isTRUE(all.equal(centroids,prevCentroids)))
{
  for(i in 1:dim(X)[1])
   {
    for(j in 1:dim(centroids)[1])
     {
       dot[j]=(X[i,]-centroids[j,])%*%(X[i,]-centroids[j,]);
     }
     C[i]=which.min(dot);
   }

  prevCentroids=centroids;

  for(k in 1:K)
   {
     centroids[k,]=colMeans(X[which(C==k),]);
   }
}

print(cbind(iris,C));

有时，使用这段代码，我可以得到 85% 的聚类正确率。但有时，如果我将它与已经聚集的内置虹膜数据集进行比较，它的正确率只有 37%。

谁能告诉我哪里出错了？