K均值聚类对三个主成分聚类得出的结果是什么

K均值聚类对三个主成分聚类得出的结果是将数据集中的每个样本点都分配到K个不同的簇中，使得每个簇内的样本点之间的相似度尽可能高，而不同簇之间的相似度尽可能低。具体来说，K均值聚类算法会先随机选择K个初始的簇中心，然后将每个样本点分配到距离其最近的簇中心所在的簇中，接着重新计算每个簇的质心，再将每个样本点重新分配到距离其最近的新簇中心所在的簇中，如此重复迭代，直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数为止。

由于K均值聚类只能处理数值型数据，因此在将三个主成分作为输入数据时，需要先将原始数据进行主成分分析降维处理。一般来说，将数据降到2维或3维后再进行K均值聚类会比较容易进行可视化和解释。最终聚类的结果可以用不同颜色或形状的符号来表示不同的簇。