K-均值聚类(K-means clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不相交的簇。该算法通过迭代的方式将每个样本分配到最近的簇,并更新簇的质心,直到达到收敛条件。以下是K-均值聚类算法的步骤:
K-均值聚类算法的优点包括:
K-均值聚类算法的缺点包括:
总的来说,K-均值聚类算法是一种常用且有效的聚类算法,但在使用时需要注意选择适当的K值和初始质心,并处理好噪声和离群点的情况。
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