Python機器學習 聚類算法K-MEANS DBSCAN

聚類概念： 無監督問題：我們手裏沒有標籤了 難點：如何評估，如何調參 聚類：相似的東西分到一組   K-MEANS算法 基本概念： 要得到簇的個數，需要指定K值 距離的度量：常用歐幾里得距離和餘弦相似度（先標準化） 優化目標： 工作流程：        (1)從數據中隨機選擇k個對象（如三分類，K=3）作爲初始聚類中心; 　　(2)計算每個聚類對象（樣本）到聚類中心（隨機選擇的點）的距離來劃分；

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