機器學習之無監督學習K—means，性能評估

K分成幾類 聚類思想：首先確定K箇中心，然後根據其他每個點到中心的距離分堆，分好後再這個這個堆裏再進行中心點尋找，若和之前中心不重合，則重新計算距離，重新分堆，直到最後重合爲止 第一個參數K值 之前PCA降維案例後續： 聚類效果評估 高內聚，低耦合 輪廓係數：bi外部距離，ai內部距離 應用場景：無目標值先聚類，在分類

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