聚类算法

机器学习——聚类算法K-Means目录一、初识聚类1. 认识聚类算法2. 聚类的流程3. 簇内误差平方和Inertia越小模型越好吗？二、KMeans介绍

小林打怪中

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法

爱看书的小沐

【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）聚类是一种无监督学习任务，该算法基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（即集群）。使用案例包括细分客户、新闻聚类、文章推荐等。因为聚类是一种无监督学习（即数据没有标注），并且通常使用数据可视化评价结果。如果存在「正确的回答」（即在训练集中存在预标注的集群），那么分类算法可能更加合适。

玩转大数据15：常用的分类算法和聚类算法分类算法和聚类算法是数据挖掘和机器学习中的两种常见方法。它们的主要区别在于处理数据的方式和目标。分类算法是在已知类别标签的数据集上训练的，用于预测新的数据点的类别。聚类算法则是在没有任何类别标签的情况下，通过分析数据点之间的相似性或距离来将数据点分组。

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飞翔的佩奇

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据分成K个不同的类别。该算法将每个数据点都视为一个向量，并通过计算各数据点之间的距离来确定它们所属的类别。具体地说，该算法的流程如下：