『プレイメイト・オブ・ザ・イヤー』のリリースから3年後の2003年後半、4枚目のスタジオ・アルバム『MFZB』をリリース。『MFZB』とは「Mother Fucking Zebrahead Bitch」 (マザー・ファッキング・ゼブラヘッド・ビッチ) の略で、バンドのファンクラブの名称をとってこのアルバムに名付けられた。それまでのヒップホップっぽいファンクなサウンドから、よりヘビーなパンク・ロック調の新しいサウンドが盛り込まれたアルバムに仕上がっている。特に日本でのプロモーションに力を入れた結果、オリコンチャートで第9位を記録。『サマーソニック 2003』にも出演し、日本で単独ツアーも行った。2004年7月、5枚目のスタジオ・アルバム『ウェイスト・オブ　MFZB』を日本限定リリース。タイトルのとおり『MFZB』制作時に選曲から漏れて収録しきれなかった楽曲がこのアルバムに収録された。
1998年4月21日、セルフタイトルとなるデモ・アルバム(事実上のファースト・アルバム)『ゼブラヘッド』（アルバム・ジャケットが全面黄色だったことからファンの間では通称「イエロー」）をインディーズレーベルのDoctor Dream Recordsからリリース。同年にメジャーレーベルのコロムビア・レコードと契約をかわすと2枚目のフル・スタジオ・アルバム『ウェイスト・オブ・マインド』をリリースし、メジャーデビューを果たす。新曲とあわせて、前作から新たにレコーディングしなおした曲もこのフル・アルバムに収録されたほか、ラジオでマイナーヒットした「ゲット・バック」も収録。この曲はアメリカのビルボードにおけるモダン・ロック・トラックス (オルタナティヴ・ソングス) チャートで32位を記録するなどアメリカ国内で人気を集めた。続いて2000年8月には3枚目のスタジオ・アルバム『プレイメイト・オブ・ザ・イヤー』をリリース、全米中に人気が広まる。そのわずか1年後の2001年10月には日本限定盤EP「ステューピッド・ファット・アメリカンズ」をリリース。その後日本で『サマーソニック 2001』に出演した。
ゼブラヘッド（英: Zebrahead）は1996年にカリフォルニア州オレンジ郡ラハブラにて、ギターのグレッグ・バーグドルフとドラムのエド・ウドハス(元「409」)、ベースのベン・オズモンドソン(元「3-Ply」)、ボーカル・ギターのジャスティン・マウリエロ(元「ワンス・ゼアー」)で結成。当時この4人の所属するバンドが同じスペースを使って練習していたこともあり試しにセッションしてみたところ、すぐに意気投合し仲良くなった。その後、さらなる音楽の可能性を追求するため、4人はそれぞれのバンドを脱退してゼブラヘッドを結成する。バンドは フガジやディセンデンツなどに影響を受けており、地元で流行していた スカ・パンクではなくヒップホップの要素をバンドの音楽に取り入れるようになる。やがて、ラッパーのアリ・タバタビィをバンドに迎え入れ、バンドはツインボーカル体制となる。その後、1997年に『第7回Los Angeles Music Awards』 (ロサンゼルス・ミュージック・アワード) で「Orange County Band of the Year」 (オレンジカウンティ・バンド・オブ・ザ・イヤー) を受賞した。
仕事が暇で手腕のふるいようのない職務もあり、組織内出世を目標にしている者にとっては、組織の中での長期的目標を失うことになる。組織内の不祥事や損失に関与した人物について、解雇などして不祥事や損失を組織外に公にされると組織の社会的地位を損なうために、当該人物を閑職にして飼い殺したりする場合もある。また組織の不祥事を内部告発した人物に対して、報復人事として閑職に追いやる例もある。ほかに退職させたい人物に対して退職勧奨させる一環として閑職に追いやる例や、軽度の不祥事や損失に関与した人物を再教育の名目として関係会社に出向させて閑職に追いやる例もある。窓際族とも表現される。ごくまれに、閑職時代に研鑽を積み能力を養って復活・出世してからの業務に生かした例もある。元首相・海相の米内光政など。
江戸幕府は武家政権であったが、大坂の役が終了し元和偃武が宣言されると、武士の職、なかでも戦闘を担うものに名目化したものが生じ、閑職が急増した。一例として槍奉行が挙げられる。
このk-means++法は、初期のk個のクラスタ中心はなるべく離れている方が良いという考えにもとづいている。まず始めにデータ点をランダムに選び1つ目のクラスタ中心とし、全てのデータ点とその最近傍のクラスタ中心の距離を求め、その距離の二乗に比例した確率でクラスタ中心として選ばれていないデータ点をクラスタ中心としてランダムに選ぶ。アルゴリズムは以下の手順で行われる。データ点からランダムに1つ選びそれをクラスタ中心とする。while k個のクラスタ中心が選ばれるまで do    それぞれのデータ点xに関して、その点の最近傍中心との距離D(x)を計算する。    データ点xに関して重みつき確率分布 \frac{D(x)^2}{\sum D(x)^2}を用いて、データ点の中から新しいクラスタ中心をランダムに選ぶ。選ばれたクラスタ中心を初期値として標準的なk-means法を行う。この初期値決めの方法はk-means法を著しく改善する。 初期値決めに余計な時間がかかるが、k-means法は収束がとても早く計算時間はそれほどかからない。 著者らはこの手法を実データと人工データの両方で実験を行い、 だいたい収束スピードに関しては2倍、あるデータセットでは誤差が1000分の1となったことを報告している。 一連の実験では定番のk-means法に速度と誤差に関してつねに優っていた。それに加え、このアルゴリズムの近似率が計算されている。k-means++法は 平均的にO(\log k)の近似比率で近似可能であることが保証されている。kはクラスタ数である。これに対し、標準的なk-means法では最適値に対して任意の精度で悪くなることがある。