聚类算法（K-Means 2022 年 1 月 31 日 热门文章 理解 K-means 是一种无监督学习算法。K-Means 具有将数据分组为数据簇的功能。该。K-Means聚类算法也是一种非层次方法。聚类算法方法是将一些数据分组，这说明一组中的数据具有相同的特征，而与其他组中的数据具有不同的特征。
聚类抽样是种抽样技术
其中总体单位是从称为“聚类”的现有群体中随机选择的，聚类或聚类是使用无监督学习技术的问 黎巴嫩电话号码数据 题之一。 K-Means 聚类是一种数据分析方法或数据挖掘方法，它执行无监督学习建模过程，并使用对来自各个分区的数据进行分组的方法。
K均值聚类有一个目标，即最小化聚类过程中设定的目标函数。通过最大化其他集群中数据的变化来最小化 1 个集群之间的变化。 K表示聚类，是一种基本的算法方法，其实现如下 确定簇的数量 随机分布集群数据 计算集群中数据的平均值。
使用步骤3返回阈值 计算数据
与质心值之间的距离（K表示聚类） 可以实现距离空间来计算数据和质心之间的距离。
经常使用的距离计算的一个例子是曼哈顿/城市街区距离 客观的 聚类算法（K-Means）旨在最小化 第一数据库 聚类过程中设定的目标函数。该目标是通过最小化集群内数据的变化并最大化其他集群中数据的变化来实现的。 聚类算法示例： – 银行客户细分或在线新闻细分。
