机器学习（十四）：K均值聚类(kmeans) - 码农知识堂 - 文章详情页

机器学习（十四）：K均值聚类(kmeans)
k均值聚类方法是一种无监督机器学习技术，用于识别数据集中的数据对象集群。有许多不同类型的聚类方法，但k -means是最古老和最平易近人的方法之一。这些特性使得在 Python 中实现k -means 聚类相当简单。
文章目录
- 一、什么是聚类
  
  1.1 定义
  
  1.2 主流的聚类算法
  
  1.3 kmeans聚类
  
  1.4 介绍
  
  1.5 实现流程
  
  二、案例实现
  
  2.1 数据准备
  
  2.2 确定最佳k(拐肘法)
  
  2.3 重新训练
  
  2.4 集群可视化
  
  三、K均值聚类的优缺点
  
  3.1 优点
  
  3.2 缺点
物以聚类。

一、什么是聚类

 1.1 定义

聚类是一组用于将数据划分为组或集群的技术。集群被松散地定义为与其集群中的其他对象相比与其他集群中的数据对象更相似的数据对象组。<
相关阅读:
C++ Tutorials: C++ Language: Other language features: Exceptions
2022 年首届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛的Baseline
【Machine Learning】14.Advanced Learning 简单神经网络介绍（1）
网络安全--对称加密
 linux应用基础
 IDEA版SSM入门到实战（Maven+MyBatis+Spring+SpringMVC) -Mybatis初识和框架搭建
 软件开发（方法、模型）
详解SQL中Groupings Sets 语句的功能和底层实现逻辑
 数字媒体概论——声音
 iOS小技能：截获分析网络数据包（ tcpdump 、Wireshark的原理和基本使用、使用Charles联调测试）
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/126087766