聚类新突破！K-Means算法新成果性能起飞，预测准确率高达94.61%

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k-means聚类算法， 一种原理简单、实现容易、好调参、收敛速度快而且聚类效果优秀的聚类工具。 这种算法的核心在于它可以通过迭代计算，将数据点归入预设数量的簇中，让簇内数据点相似度高，簇间数据点相似度低，从而实现高效的数据聚类。因此它 在众多应用场景下都是首选 ，特别是金融市场预测，有成果甚至已经达到94.61%的准确率。 不过k-means基本版本还存在一些问题，为了提高聚类的质量和模型性能，研究者们致力于改进k-means。目前关于 k-means的改进思路主要有初始化策略、考虑数据的结构、动态调整K值等 ，很多有效的改进策略已经发表。 为了帮助同学们找到新的idea，我这回挑选了 9个 k-means的改进与应用方案 ，基本都是最新的，创新点的参考价值也比较高，相关代码也有。 扫码 添加小享， 回复“ 聚类改进 ”    免费获取 全部论 ………………………………