看完这篇文章还不懂K-means聚类算法，就来找我

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本文主要讨论k-means 聚类算法背后的基础知识和数学原理，以及如何在 scikit-learn 中实现它。 image-20240718215915120 聚类（或聚类分析）是一种技术，允许我们找到相似对象的群组，这些对象彼此之间的关系比与其他群组中的对象更密切。聚类的商业应用示例包括根据不同主题对文档、音乐和电影进行分组，或者基于共同购买行为找到共享类似兴趣的客户，作为推荐引擎的基础。 在本文中，我们将学习关于最流行的聚类算法之一：k-means 的知识，这在学术界和工业界都被广泛使用。我们将涵盖以下内容： k-means 聚类的基本概念 k-means 算法背后的数学原理 k-means 的优缺点 如何使用 scikit-learn 在样本数据集上实现该算法 如何可视化聚类结果 如何使用肘部法则选择最优的 k 值 K-Means聚类基础 正如我们将看到的那样，与其他聚类算法相比，k-means 算法极其易于 ………………………………