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Python大数据分析——Kmeans聚类分析

Python大数据分析——Kmeans聚类分析

K-Means聚类分析是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于大数据分析中。它旨在通过将数据集划分为K个不同的簇（Cluster），使得同一簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。下面，我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python进行K-Means聚类分析。一、K-Means算
后端 2024年09月29日
Python | 实现 K-means 聚类——多维数据聚类散点图绘制

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
后端 2024年09月23日