机器学习-KMeans聚类

文章目录

KMeans聚类

图像分割

像素点分为不同的聚类(特征值相似度高的就是一堆聚类)

社交网络分析和推荐系统

依然是根据特征,不同对象不同的表达特征形式也不一样

具体流程

讲数据点分成K个不同的组,如果不知道K值,可以一个个尝试,效果最好的就是可以的K值

效果和作用

最终聚类完后可以判断新的数据是属于哪个组的,只需要通过判断其距离哪个聚类中心最近即可

相关推荐
Mr数据杨2 小时前
加州房价中位数预测在房地产估值中的应用
机器学习·数据分析·kaggle
xiaotao1312 小时前
02-机器学习基础: 监督学习——线性回归
学习·机器学习·线性回归
曦樂~2 小时前
【机器学习】概述
人工智能·机器学习
DeniuHe2 小时前
机器学习模型中的偏置项(bias / 截距项)到底有什么用?
人工智能·机器学习
STLearner3 小时前
WSDM 2026 | 时间序列(Time Series)论文总结【预测,表示学习,因果】
大数据·论文阅读·人工智能·深度学习·学习·机器学习·数据挖掘
STLearner4 小时前
WSDM 2026 | 时空数据(Spatial Temporal)论文总结
人工智能·python·深度学习·机器学习·数据挖掘·智慧城市·推荐算法
龙腾AI白云6 小时前
智能体如何配知识库?
人工智能·机器学习·数据挖掘
郝学胜-神的一滴9 小时前
神经网络参数初始化:从梯度失控到模型收敛的核心密码
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·机器学习·软件构建·软件设计
AC17809 小时前
深入浅出 PID 算法:原理、实现与应用实战
人工智能·算法·机器学习
Mr数据杨9 小时前
面部表情识别在心理健康辅助评估中的应用总结
机器学习·数据分析·kaggle