在Python中,K表示集群,它是一种用于聚类分析的算法。K-means算法是一种无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的类别或簇。make_blobs是一个用于生成模拟数据集的函数,常用于聚类算法的测试和可视化。
K-means算法的工作原理是通过迭代的方式将数据集中的样本点划分到K个簇中,使得每个样本点与所属簇的中心点的距离最小化。算法的步骤如下:
K-means算法的优势包括简单易实现、计算效率高、可解释性强等。它在许多领域都有广泛的应用,例如市场分割、图像压缩、异常检测等。
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