Python每日一记19>>>无监督学习K-Means聚类
令人惊讶的是，尽管我们的世界几乎被数据所淹没，但很大一部分是未经标注未被整理过的，这意味着这些数据对于大多数目前的监督式学习来说是不可用的。 以上，反映出监督学习的局限性也突出无监督学习的重要性和发展前景，即便如此，目前而言，任何无监督学习的准确性和有效性也达不到监督学习的效果。 在介绍无监督学习之前，先介绍数据预处理。 1、数据预处理 通用代码 from sklearn.preprocessin
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