Sklearn Kmeans parámetro confusión?

Así que puedo correr sklearn kmeans como lo siguiente:

 kmeans = KMeans(n_clusters=3,init='random',n_init=10,max_iter=500) 

Pero estoy un poco confundido sobre lo que significan los parámetros

entonces n_init dice:

Número de veces que se ejecutará el algoritmo k-means con diferentes semillas de centroides. Los resultados finales serán la mejor salida de n_init corridas consecutivas en términos de inercia.

y max_iter dice:

Número máximo de iteraciones del algoritmo k-means para una única ejecución.

Pero no entiendo completamente lo que eso significa. ¿Es n_init el número de veces que los centroides se mueven más cerca de la media de los puntos, dado un conjunto inicial de centroides?

¿Y es max_iter el número de veces que se ejecuta el algoritmo completo con los nuevos centroides iniciales?

Entonces, por ejemplo, con max_iter=2 , n_init=15 , kmeans elegirá los centroides iniciales, luego los moverá 15 veces y obtendrá un resultado de agrupamiento. Luego, los kmeans elegirán los centroides iniciales nuevamente, los moverán 15 veces y se detendrán. Entonces, ¿escogerá el mejor desorden de las dos carreras?

¡Gracias por la ayuda!

[Editar] ¿ O es exactamente lo contrario de lo que tengo aquí …?

Con max_iter=2 y n_init=15 , los kmeans elegirán los centroides iniciales 15 veces y se moverán hasta dos veces en cada una de las 15 carreras.

Los valores predeterminados son n_init=10 y max_iter=300 . Esto significa que los centroides iniciales se elegirán 10 veces, y cada ejecución usará hasta 300 iteraciones. Lo mejor de esas 10 carreras será el resultado final.