Artificial intelligence k中的收敛是什么意思？

我有一个关于无监督学习的小问题，因为我的老师没有在任何讲座中使用过这个词。我是在阅读教程时得到这个词的。这是否意味着，若值和集群最后一次迭代中的初始值相同，则称为收敛？比如说

      |  c1   |  c2  | cluster
      | (1,0) | (2,1)|
      |-------|------|------------
A(1,0)| ..    |..    |get smallest value
B(0,1)|..     |...   |
c(2,1)|..     |...   |
D(2,1)|..     |....  |

---

现在，在执行n次迭代后，如果c1和c2中的值相同，即最后一次n次迭代中的（1,0）和（2,1），如果不是单次迭代，则取平均值，是否收敛？

理想情况下，如果最后两次后续迭代中的值相同，则称算法收敛。但人们通常使用不太严格的收敛标准，例如，最后两次迭代的值之差小于特定阈值等。

这听起来更像是一般的CS问题，而不是编程问题，因此在CS.stackexchange.com.thnx可能更合适。但很抱歉，我没有及时回复。