Python | 实现 K-means 聚类——多维数据聚类散点图绘制
K-means 聚类是一种广泛应用的无监督学习算法，用于将数据集分成 K 个不同的簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，而不同簇间的数据点相似度较低。它的基本思想是通过迭代的方式找到数据点的最优划分，从而最小化簇内的平方误差（通常称为“平方和”）。在本文中，我们将以多维数据的聚类为例，介绍 K-mea
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