聚类算法代码

资 源 简 介

聚类算法代码

详 情 说 明

聚类算法是一类经典的无监督学习技术，用于将数据集中的样本划分为若干组（称为簇），使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇间的数据点相似度较低。其中最具代表性的K-means算法通过迭代优化中心点来实现聚类。

聚类过程通常包含几个关键阶段：首先需要确定相似度度量标准（如欧氏距离），然后初始化聚类中心。算法通过交替执行分配步骤（将数据点归类到最近中心）和更新步骤（重新计算中心点坐标）来优化聚类结果。

评估聚类效果常用轮廓系数或肘部法则等方法。实际应用中需注意数据标准化处理、空簇问题以及K值选择等挑战。聚类技术广泛应用于客户分群、图像分割和异常检测等领域，是数据分析的基础工具之一。