【机器学习入门项目10例】（六）：KMeans聚类

news2025/11/9 12:04:10

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💥 项目专栏：【机器学习入门项目10例】

文章目录

  • 一、KMeans聚类
  • 二、数据集介绍
  • 三、KMeans聚类算法介绍
  • 四、定义KMeans模型
    • 4.1 kmeans算法入口
    • 4.2 初始化簇
    • 4.3 计算DBI优化指标
    • 4.4 计算每个样本到簇中心的距离
    • 4.5 更新每个样本所属的簇分类
    • 4.6 更新每个簇的中心
    • 4.7 官方实现KMeans
  • 五、聚类效果可视化

一、KMeans聚类

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中。聚类的方法几乎可以应用所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果就越好。K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该

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