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为什么我得到的簇数小于给定k的个数？

在聚类分析中，簇数是指将数据集划分为多少个不同的簇。当我们使用聚类算法时，有时会发现得到的簇数小于给定的k值。这可能是由以下几个原因导致的：

数据集的特性：数据集的特性可能导致聚类算法无法找到足够数量的簇。例如，如果数据集中的样本分布非常密集，或者存在大量的噪声数据，聚类算法可能会将这些样本归为同一个簇，导致簇数小于给定的k值。
初始聚类中心的选择：聚类算法通常需要指定初始的聚类中心。不同的初始选择可能会导致不同的聚类结果。如果初始聚类中心选择不当，可能会导致算法无法找到足够数量的簇。
聚类算法的参数设置：聚类算法通常有一些参数需要设置，例如距离度量方法、聚类中心更新策略等。不同的参数设置可能会导致不同的聚类结果。如果参数设置不合适，可能会导致簇数小于给定的k值。

针对这个问题，可以尝试以下方法来改善聚类结果：

调整聚类算法的参数：尝试不同的参数设置，例如距离度量方法、聚类中心更新策略等，看是否能够得到更符合预期的聚类结果。
调整初始聚类中心的选择：尝试不同的初始聚类中心选择方法，例如随机选择、K-means++等，看是否能够得到更好的聚类结果。
数据预处理：对数据集进行预处理，例如特征选择、特征缩放、异常值处理等，以减少数据集的噪声和冗余信息，从而改善聚类结果。
尝试其他聚类算法：如果当前使用的聚类算法无法得到满意的结果，可以尝试其他的聚类算法，例如层次聚类、密度聚类等，看是否能够得到更好的聚类结果。

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相关搜索:找出所有小于给定no的数，且设置的位数小于给定的no，但在相同的位置打印小于给定最大值的数的倍数计算python中每个非零簇后的零个数如何得到小于或等于给定数字n的x的幂？我的代码不打印给定文本中的字母数。为什么？当我根本不使用K作为列时，为什么我得到的列K不存在？给定一个数n，我们必须找出那些小于或等于n的数，它们恰好有3个因子。为什么我从持续时间中得到了错误的分钟数？为什么我得到的是零？在给定的示例代码中，为什么我得到的window.FirebasePlugin为空？数组A [N]包含自然数。求出给定K的倍数的元素之和为什么我总是得到空的结果？为什么我得到的表单没有定义？为什么我得到“验证失败”的错误？为什么我得到“非法指令”的错误？为什么我能得到双倍的免费？为什么我只能得到"0“的输出？算法/数据结构--找出数组中小于给定数的连续数之间的最大差给定大小为n且聚类个数为k的情况下，如何求出聚类方式数的递推公式？我的样本中有多少簇？在R中合并两个数据帧

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kmeans优化算法

①算法可能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。

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当我们拿到数据进行建模时，如何选择更合适的算法？

2.其次，看数据特征的数据类型，然后做一些初步的数据统计，比如是否数据均衡，大致的数据分布是怎样的（不同类别的分布）

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机器学习系列（八）K均值（kMeans）

K均值算法是一种聚类算法，自动的将数据组成聚类。该算法采用距离作为数据之间相似性的评价指标，认为两个数据距离越近，相似度越大。算法步骤： 1）从数据样本中随机选择K个数据作为聚类的中心（质心），初始化簇。 2）计算每个数据样本到每个质心的距离，并划分到最近质心所在的类里。 3）重新计算划分之后的每个类的质心 4）重复迭代步骤（2）-（3），直到前后两次结果的质心相等或者距离小于给定阈值，结束聚类。 K均值的迭代过程如图，+为质心，经过3次迭代之后数据被分成三类。

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8个超级经典的聚类算法

层级聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于树形结构的聚类算法，通过将数据点逐步合并成簇，最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分为两种：自底向上聚类（Agglomerative Clustering）和自上向下聚类（Divisive Clustering）

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[吴恩达机器学习笔记]13聚类K-means

K-均值算法也可以很便利地用于将数据分为许多不同组，即使在没有非常明显区分的组群的情况下也可以。下图所示的数据集包含身高和体重两项特征构成的，利用 K-均值算法将数据分为三类，用于帮助确定将要生产的 T-恤衫的三种尺寸。

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非监督学习

想比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特征变量关联则是利用各种相关性分析来找到变量之间的关系。

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聚类算法，k-means，高斯混合模型(GMM)

什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。

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KMeans算法

聚类是一种非监督学习方法，而K均值聚类（K-Means Clustering）是最基础和最常用的聚类算法。它的基本思想是：通过迭代方式寻找K的簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的代价函数最小。特别的，代价函数可以定义为各个样本点到距离其所属簇中心点的误差的平方和：

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集成聚类系列（一）：基础聚类算法简介

在机器学习中，一个重要的任务就是需要定量化描述数据中的集聚现象。聚类分析也是模式识别和数据挖掘领域一个极富有挑战性的研究方向。

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测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（下）

【AI100 导读】本次测试的重点主要集中在概念、聚类基本原理以及各种技术的实践知识等方面。本文为下部，包括21-40题。上部请查看：测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上） Q

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【系列课】机器学习算法基础，从聚类开始

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常用聚类算法综述

本篇文章分享一些日常工作中最常用的聚类算法做介绍，全文较长，全文较长，欢迎点赞收藏。

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K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（26）——聚类之k-means方法

聚类算法大都是几种最基本的方法，如k-means、层次聚类、SOM等，以及它们的许多改进变种。MADlib提供了一种k-means算法的实现。本篇主要介绍MADlib的k-means算法相关函数和应用案例。

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K-Means算法在无监督学习，尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。聚类效果也很不错的，因此应用非常广泛。

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OpenCV学习入门（三）：kmeans原理及代码

该文介绍了如何使用k-means算法对大规模图像数据集进行聚类分析。首先介绍了聚类算法的基本概念和实现方法，然后详细描述了k-means算法的步骤和流程。最后通过一个实际的图像聚类案例，展示了k-means算法在图像处理领域的应用。

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特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你也可以叫它瑞士卷。（见图 7-1），一旦滚动，二维平面就会变为三维的。然而，它本质上仍是一个二维物体。换句话说，它具有低的内在维度，这是我们在“直觉”中已经接触到的一个概念。如果我们能以某种方式展开瑞士卷，我们就可以恢复到二维平面。这是非线性降维的目标，它假定流形比它所占据的全维更简单，并试图展开它。

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基础聚类算法：K-means算法

一、算法简介：俗话说：“物以类聚，人以群分”，聚类算法不同于分类算法，对于一个分类器，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个分类器会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做监督学习，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此聚类算法通常并不需要使用训练数据进行学习。以一句话来说明K-means算法的思路

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【机器学习实战】第10章 K-Means（K-均值）聚类算法

文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理，然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后，总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。

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【数据挖掘】聚类算法总结

一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和di

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机器学习笔记之聚类算法K-Means

聚类算法是典型的无监督学习，其训练的样本中值包含样本的特征，不包含样本的标签信息。在聚类算法中。利用样本的特征，将具有相似属性的样本划分到统一类别中，它有点像全自动分类。

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什么是聚类分析？聚类分析方法的类别[通俗易懂]

聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。

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讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研究领域，对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义，而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想，将数据划分成不同的类，同一个类中的数据对象彼此相似，而不同类中的数据对象的相似度较低，彼此相异。目前，聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。但是Ｋ均值聚类算法最主要的缺陷就是：它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上，针对Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处，探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取，然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心，避免了Ｋ均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点，从而避免了聚类陷入局部最小解，实验表明，改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。

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识辨 | 什么是分类？什么是聚类？

本文转自人机与认知实验室【人工智能某种意义上是辨识区别精度的弥聚过程，因而自然少不了分类与聚类方法】分类是指按照种类、等级或性质分别归类。聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类

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数据挖掘复习（包括一些课本习题）[通俗易懂]

1.1.数据挖掘处理的对象有哪些？处理某一专业领域中积累的数据； 1.2.数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到非常重要的作用；

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KMeans聚类算法思想与可视化

1.聚类分析 1.0 概念聚类分析简称聚类（clustering），是一个把数据集划分成子集的过程，每一个子集是一个簇（cluster），使得簇中的样本彼此相似，但与其他簇中的样本不相似。聚类分析

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机器学习（7）——聚类算法聚类算法

聚类算法前面介绍的集中算法都是属于有监督机器学习方法，这章和前面不同，介绍无监督学习算法，也就是聚类算法。在无监督学习中，目标属性是不存在的，也就是所说的不存在“y”值，我们是根据内部存在的数据特征，划分不同的类别，使得类别内的数据比较相似。我们对数据进行聚类的思想不同可以设计不同的聚类算法，本章主要谈论三种聚类思想以及该聚类思想下的三种聚类算法。666 本章主要涉及到的知识点有： “距离” K-Means算法几种优化K-Means算法密度聚类算法思想：“物以类聚，人以群分” 本节首先通过聚类算法

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机器学习实战 - 读书笔记(10) - 利用Ｋ-均值聚类算法对未标注数据分组

前言最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第10章 - 利用Ｋ-均值聚类算法对未标注数据分组。基本概念非监督学习 Unsupervised learning is the machine learning task of inferring a function to describe hidden structure from unlabeled data. 聚类（Clustering） Cluster analysis or clustering

【数据挖掘】数据挖掘特异群组挖掘的框架与应用

特异群组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生命科学研究等领域具有重要应用价值。特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务，但是，特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。为此，系统地阐述了特异群组挖掘任务，分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异群组挖掘任务的形式化描述及其基础算法，最后，列举了特异群组挖掘的几个重点应用。 1、引言数据挖掘技术是数据开发技术的核心[1]。其中，挖掘高价值、低密度的数

数据挖掘之数据预处理学习笔记数据预处理目的主要任务

数据预处理目的保证数据的质量，包括确保数据的准确性、完整性和一致性主要任务数据清理填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或者删除离群的点，先解决这些脏数据，否者会影响挖掘结果的可信度噪声数据：所测量数据的随机误差或者方差数据集成比如，将多个数据源上的数据合并，同一个概念的数据字段可能名字不同，导致不一致和冗余，这里需要处理数据规约将巨大的数据规模变小，又不损害数据的挖掘结果，比如在数学建模里通过SPSS来降维，包括维规约（主成分分析法）和数值规约（数据聚集或者是回归）回归：用一个函数拟合数据

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K-means中K值的选取

以下博文转自：https://blog.csdn.net/qq_15738501/article/details/79036255 感谢

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MySQL 索引（3）

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。

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机器学习聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。在数据分析中，聚类算法可以帮助我们发现数据的内在结构和规律，从而为进一步的数据分析和挖掘提供有价值的信息。

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机器学习day18聚类算法评价

非监督学习往往没有标注数据，这是模型，算法的设计直接影响最终的输出和模型的性能。为了评估不同的聚类算法，我们可以从簇下手。

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测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上）

介绍创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类，通过元理解来提供相应的各种商业决策。在这次能力测试中，我们在社区中提供了聚类的测试，总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过，通过阅读下面的文章，你可以统计一下自己能正确答对多少道题。总结果下面是分数的分布

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关于机器学习的面试题，你又了解多少呢?

前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客，相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的，那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~

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知识篇——聚类算法应用

时隔两月开始继续储备机器学习的知识，监督学习已经告一段落，非监督学习从聚类开始。非监督学习与监督学习最大的区别在于目标变量事先不存在，也就是说监督学习可以做到“对于输入数据X能预测变量Y”，而非监督学习能做到的是“从数据X中能发现什么？”，比如“构成X的最佳6个数据簇都是哪些？”或者“X中哪三个特征最频繁共现？” 这就很好玩了，比如我在Udacity的第三个项目，一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次，简称成本，但是造成一些客户的不满意，取消了提货，带来更大亏损，项目要求是通过分析

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高级聚类

FuzzyKmeans 在对数据进行聚类时，最常用的方法应该是kmeans，但是kmean只能保证每一条待聚类的数据划分到一个类别，针对一条数据可以被划分到多个类别的情况无法处理。为此，人们提出了Fu

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[机器学习算法]聚类学习

在无监督学习中unsupervised learning中，训练样本的标记信息是未知的，其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。以通俗的语言讲解，聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集（称为簇cluster）。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。

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特征工程系列：数据清洗

关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~

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《机器学习实战》（十）——k-means、k-means++、二分K-means

可参阅：http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51707802#t0

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深入机器学习系列之：Bisecting KMeans

k-means算法分为两步，第一步是初始化中心点，第二步是迭代更新中心点直至满足最大迭代数或者收敛。

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R语言聚类算法的应用实例

一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次，简称成本，但是造成一些客户的不满意，取消了提货，带来更大亏损，项目要求是通过分析客户类别，选择合适的发货方式，达到技能降低成本又能降低客户不满意度的目的。

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一文读懂K均值（K-Means）聚类算法

大数据文摘授权转载自数据派THU作者：王佳鑫审校：陈之炎概述众所周知，机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。监督学习常用于分类和预测。是让计算机去学习已经创建好的分类模型，使分类（预测）结果更好的接近所给目标值，从而对未来数据进行更好的分类和预测。因此，数据集中的所有变量被分为特征和目标，对应模型的输入和输出；数据集被分为训练集和测试集，分别用于训练模型和模型测试与评估。常见的监督学习算法有Regression

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【无监督学习】DBSCAN聚类算法原理介绍，以及代码实现

主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。

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kmeans聚类选择最优K值python实现

手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，

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kmeans聚类选择最优K值python实现

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机器学习|聚类算法之DBSCAN

DBSCAN，全称：Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。 DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，并可在噪声的空间中发现任意形状的聚类。 01 — 基本概念邻域：以给定对象P为圆心，半径为r的圆形区域，称为P的邻域。核心对象：给定对象P，其领域内的样本点数 >= MinPts，则称P为核心对象，如下图所示，设定MinPts=5，可以看到P的邻域内的样本点数为7个，所以P为

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