K-Means聚类及手肘法在数据科学中的Python实现
k-means 聚类算法是数据科学中一个挺常用的无监督学习方法,适用于大规模数据集的分类和分组。通过手肘法,能比较轻松地找到最合适的簇数 k。手肘法的核心是通过绘制损失函数(SSE)随 k 值变化的图,寻找那个‘肘点’,也就是 k 值的最佳选择。文中给出的 Python 代码实例用到了sklearn库来完成聚类任务,配合matplotlib绘制手肘图,简单又直观。对于想要深入了解聚类算法,是如何调优 k 值的朋友,这篇文章蛮适合的。你也可以在文中看到其他方法,比如轮廓系数法,你更全面地评估聚类效果。如果你有相关的需求,比如客户细分、异常检测等场景,这篇教程也会对你有不小的。
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数据挖掘
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