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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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Python文本分类实战：用Scikit-learn构建智能分类器

Python文本分类实战：用Scikit-learn构建智能分类器

在信息爆炸的时代，文本分类技术已成为处理海量数据的关键手段。作为Python生态中最强大的机器学习工具库，Scikit-learn提供了完整的文本分类解决方案。下面我们将通过一个完整的项目案例，揭示文本分类的实战奥秘。一、数据准备的艺术python import pandas as pd from sklearn.modelselection import traintest_split示例数据加载df = pd.readcsv('newsdataset.csv') texts = df['content'].values labels = df['category'].values数据拆分Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit( texts, labels, testsize=0.2, randomstate=42)真实项目中的数据往往存在噪声，需要特别处理： - 处理HTML标签和特殊字符 - 统一全角/半角符号 - 处理异常编码字符 - 去除广告文本等干扰内容二、特征工程：文本向量化实战Scikit-learn提供...

2025年07月20日

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悠悠楠杉

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强强强
2025-04-07

强的一批
jesse
2025-01-16

有whmcs接口吗？
sowxkkxwwk
2024-11-20

博主太厉害了！
zpzscldkea
2024-11-20

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bruvoaaiju
2024-11-14

博主太厉害了！

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