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本文主要介绍K-means聚类模型原理及实践demo。一、原理K-means聚类是一种经典的、广泛使用的无监督学习算法,主要用于将数据集划分为多个类别或“簇”。其目标是将数据集中的每个点分配到K个聚类中心之一,使得簇内的点尽可能相似,而簇间的点尽可能不同。K-means算法的基本步骤:初始化:选择K个数据点作为初始聚类中心(质心)。分配:将每个点分配到最近的聚类中心,形成K个簇。更新:重新计算每个簇的聚类中心,通常是簇内所有点的均值。迭代:重复步骤2和3,直到满足停止条件,如质心的变化小于某个阈值或达到预设的迭代次数。K-means算法的关键点:K的选择:K的选择通常是基于经验或使用如肘部法则(ElbowMethod)等方法确定的。初始化方法:可以随机选择,也可以
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