K均值聚类算法（K-means clustering）有两个常用的终止条件：最大迭代次数和质心不再发生变化。
这两个终止条件并不等价。下面解释它们之间的区别：
最大迭代次数：K均值算法中，迭代是通过依次更新数据点所属的聚类中心（质心）来完成的。设置最大迭代次数是为了防止算法进入无限循环的情况，即在一定次数的迭代后仍未达到稳定状态。当迭代次数达到预设的最大值时，算法将停止迭代，即使质心仍在变化。
质心不再发生变化：在每次迭代中，计算新的质心位置并与旧的质心位置进行比较。如果新旧质心之间的差异小于一个事先设定的阈值时，可以认为质心已经收敛，并且算法可以提前终止。这个阈值通常被称为收敛阈值或容差值。
因此，当达到最大迭代次数时，即使质心仍在改变，算法也会停止。而当质心不再发生变化时，迭代次数可能未达到最大值，但算法会停止。
总结起来，最大迭代次数是为了避免算法无限循环，而质心不再发生变化是为了提前终止算法以节省计算资源。它们是两个不同的终止条件，并不等价。