具有不均匀聚类的聚类(k-means)是一种常见的聚类算法,用于将数据集划分为不同的类别。它是一种迭代的无监督学习算法,通过最小化数据点与其所属类别的质心之间的距离来确定数据点的类别。
具体步骤如下:
不均匀聚类是指聚类结果中不同类别的簇具有不同的大小、密度或形状。这种聚类方法适用于数据集中存在不同密度或大小的簇的情况。
优势:
应用场景:
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