最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法
K均值：基于原型的、划分的距离技术，试图发现用户指定个数（K）的簇
以欧式距离作为相识度测度
K-mean 用时主要注意：1：需要知道有几类；2：不适合非线性边界
我们可以先将数据进行分类，在进行线性或回归分析
1--创建数据
2--使用Kmean模型，并制作散点图
最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法
K均值：基于原型的、划分的距离技术，试图发现用户指定个数（K）的簇
以欧式距离作为相识度测度
K-mean 用时主要注意：1：需要知道有几类；2：不适合非线性边界
我们可以先将数据进行分类，在进行线性或回归分析
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本文标题：6.4.3K-means聚类理论概述及python实现
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/mdxdsftx.html
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