13. 機器學習——非監督學習 K-means （筆記）

非監督學習的特點？ 物以類聚，人以羣分 非監督學習(unsupervised learning)的方法主要有 K - means k-means步驟 1、k-means API • sklearn.cluster.KMeans 2、Kmeans性能評估指標 b_i>>a_i: 趨近於1 效果最好 b_i<<a_i:趨近於 趨近於-1，效果不好 ，效果不好 輪廓係數的值是介於 [-1,1] ，越趨近

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