超强总结！十大聚类算法！附Python实现

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来源：投稿  作者：sunny 编辑：学姐 在数据科学领域，聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为多个组或簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇间的数据点差异较大。 本文将详细介绍十大常用的聚类算法，阐述其基本原理，并提供相应的Python代码示例，帮助读者深入理解并实践这些算法。 1. K-means聚类 原理 ：K-means算法是最常见的聚类算法之一，其目标是将数据点分组到K个簇中，使得簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽可能不同。算法通过迭代优化簇中心的位置，以最小化簇内的平方误差总和。 步骤 ： 随机选择K个数据点作为初始簇中心。 将每个数据点分配给最近的簇中心。 重新计算每个簇的中心（即簇内所有点的均值）。 重复步骤2和3，直到簇中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。 Python代码 ： import  numpy  as  np i ………………………………