聚类算法指南及Python实现

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 聚类是任何数据科学家必备的技能集，因为它对现实世界问题的实用性和灵活性。本文概述了聚类和不同类型的聚类算法。 什么是聚类？ 聚类是一种流行的无监督学习技术，旨在根据对象或观测值之间的相似性将它们分组。聚类有许多有用的应用，如市场细分、推荐系统、探索性分析等。 虽然聚类是数据科学领域众所周知且广泛使用的技术，但有些人可能不了解不同类型的聚类算法。虽然只有少数几种，但理解这些算法及其工作原理对于获得最佳结果至关重要。 基于质心的聚类 当谈到聚类时，大多数人想到的是基于质心的聚类。这是通过使用定义好的质心（中心）数量，根据数据点到每个质心的距离来对数据点进行分组的“传统”方式。质心最终成为其分配的数据点的均值。虽然基于质心的聚类 ………………………………