聚類分析（K-means算法）

1 聚類分析 1.1 類似度與距離度量 1.2 聚類算法 及 劃分方法 2 聚類模型評估（優缺點） 3 K-means 在 sklearn方法 4 肯定K值–肘部法則–SSE 5 模型評估指標–輪廓係數法–最近簇 5.1 輪廓係數 5.2 最近簇定義—平均輪廓係數 [0,1]： 5.三、Canopy算法配合初始聚類 6 K-mean 優化 6.1 K-means++優化 6.2 映射到高維（Ker

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