KMeans集群：K-Means集群的介绍和实现

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文件名称：KMeans集群：K-Means集群的介绍和实现
文件大小：156KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-04 01:26:45
scikit-learn matplotlib pyhton3 scikit-learnPython 单击下载代码。 KMeans集群简介 是一种迭代算法，广泛用于所有数据分析中，用于在称为聚类的数据中查找相似性组。 这是一种无监督的学习技术。 它试图通过相似性将群体中的个体分组在一起，但并非出于特定目的。 由于您在数据中没有规定的标签，并且没有给出表示数据实例的先验分组的类值，因此在此Repo中，以最简单的方式了解一下著名的基于质心的聚类算法K-means 。 实施KMeans群集的步骤 在这里，我们使用sci-kit learning实现了k-means聚类。 要运行k均值算法，您必须随机初始化三个称为聚类质心的点，因为我想将数据分组为三个聚类。 K均值将质心移动到群集中各个点的

【文件预览】：
KMeans-Clustering-master
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--------after_Clustering_moons.png(54KB)
--------before_Clustering.png(22KB)
--------after_Clustering.png(48KB)
----kMeans_fails.py(372B)
----LICENSE.md(1KB)
----README.md(4KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(3KB)
----kMeans.py(627B)