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悠悠楠杉

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2025-08-01

用Python实现KMeans数据聚类：从原理到实战
用Python实现KMeans数据聚类：从原理到实战
KMeans聚类、Python机器学习、scikit-learn、数据预处理、肘部法则、轮廓系数算法原理解析KMeans的核心思想是通过迭代寻找K个聚类中心，使得样本点到所属簇中心的距离之和最小。其工作流程可分为四步： 随机初始化：选择K个点作为初始质心 分配阶段：将每个样本点分配到最近的质心 更新阶段：重新计算每个簇的质心 迭代优化：重复2-3步直至质心稳定 这个看似简单的过程，实际上蕴含着EM算法（期望最大化）的数学原理。当样本点到质心的距离平方和最小时，算法达到收敛。Python实现步骤1. 准备环境python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import silhouette_score2. 数据预处理真实数据往往需要先进行标准化处理： python sc...
2025年08月01日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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