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微课视频:k均值聚类算法原理教材《机器学习(Python版)》MLk均值聚类算法原理k均值聚类算法原理k均值聚类算法原理k均值聚类算法原理k均值聚类算法原理k均值聚类算法之k的选取方式k均值聚类算法之k的选取方式k均值聚类算法之k的选取方式k均值聚类算法之优缺点优点:原理简单,容易实现,运行效率较高容易解释,且适用于高维数据的聚类对于大数据集,可指定迭代次数,在牺牲一定准确度的情况下提升算法的运行效率缺点:采用了贪心策略对样本进行聚类,导致算法容易局部收敛在大规模的数据集上求解较慢对离群点和噪声点非常敏感仅在凸形“簇“结构的数据集上效果较好使用要求:模型的输入数据为数值型数据一般需要将原始数据作归一化或标准化处理,因为涉及到距离计算学习进步!

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