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。
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本文主要介绍K-means聚类模型原理及实践demo。
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。
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