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
机器学习-KMeans聚类
看星猩的柴狗2024-12-29 22:46
相关推荐
春日见4 小时前
丝滑快速拓展随机树 S-RRT（Smoothly RRT）算法核心原理与完整流程y***86699 小时前
C机器学习.NET生态库应用ChoSeitaku9 小时前
线代强化NO20|矩阵的相似与相似对角化|综合运用二川bro10 小时前
AutoML自动化机器学习：Python实战指南大千AI助手12 小时前
概率单位回归（Probit Regression）详解我不是QI13 小时前
周志华《机器学习—西瓜书》二luoganttcc16 小时前
RoboTron-Drive：自动驾驶领域的全能多模态大模型Ai1731639157918 小时前
2025.11.28国产AI计算卡参数信息汇总青云交18 小时前
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在电商评论情感分析与产品口碑优化中的应用m0_3722570219 小时前
ID3 算法为什么可以用来优化决策树