机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点_k-均值算法缺陷程序表示

作者：空白诗007 | 2024-08-10 11:53:18

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k-均值算法缺陷程序表示

K-均值聚类是一种无监督学习的聚类算法，其目的是将相似的数据点聚集到同一群集中，从而识别出数据中的模式和结构。该算法的步骤如下：

K-均值聚类的优点包括：

K-均值聚类的缺点包括：

总之，K-均值聚类是一种常见的聚类算法，在数据挖掘、图像分割等领域得到了广泛的应用。在实际应用中，需要根据数据的特点和需要选择合适的聚类算法。

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机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点_k-均值算法缺陷 程序表示