K-means聚类后如何获取数据集的子集

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的簇。在K-means聚类完成后，我们可以通过以下步骤获取数据集的子集：

1. 确定聚类结果：K-means聚类会将数据集划分为K个簇，每个簇都有一个中心点（质心）。首先，我们需要确定每个数据点所属的簇，即将每个数据点分配给离它最近的质心。
2. 选择子集数量：根据需求，确定需要获取的子集数量。可以选择获取所有簇的子集，或者只选择其中几个簇的子集。
3. 提取子集：对于每个选定的簇，从该簇中提取一定数量的数据点作为子集。可以根据不同的策略进行选择，例如随机选择、选择距离质心最近的数据点等。
4. 数据集子集的应用场景：获取数据集的子集可以用于数据可视化、数据分析、模型训练等多个应用场景。例如，在数据可视化中，可以将子集用于绘制散点图或热力图，以便更好地展示数据集的特征和分布。
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