关于SIFT+Kmeans+SVM图像多分类的问题。Opencv的Kmeans聚类函数最大迭代次数为1时，效果为啥最好？

Question

背景：
主要任务是对五种花的图像进行分类。每一类训练集300+张，测试集150+张。
算法过程：使用Opencv的SIFT特征提取，提取到训练集每张图片的SIFT描述子。对描述子进行Kmeans聚类，得到聚类中心后，对训练集每张图片提取到sift描述子计算聚类中心的欧氏距离，从而将图片转化为特征向量，输入到SVM算法中。

调参情况如下：

问题：
为啥聚类最大迭代次数为1时，效果为最好？
这样不就等于没有聚类，直接随机选择N个中心点，计算距离来转化特征向量一样吗？
有没有大能解惑。