AI：PYTHON - KMEANS聚类实践 - 根据成绩等特征进行分班
聚类是大家经常需要解决的问题，运用PYTHON -> KMEANS实现聚类非常简单。以下就是一个实例告诉大家如何简单的进行聚类，并且展示聚类结果。本文的数据源来自百度文库：https://wenku.baidu.com/view/eb73005f9b6648d7c1c746db?from=search 聚类三个步骤： 数据预处理 模型训练 结果展示 结果展示： 成绩相近的同学被分到一个班级。通过数
相关文章
- 1. 【Tensorflow】KMeans聚类实践
- 2. Python3机器学习实践：Kmeans++聚类【实例：啤酒聚类】
- 3. kmeans实现文本聚类
- 4. 聚类（一）——Kmeans
- 5. Kmeans聚类③——Kmeans聚类原理&轮廓系数&Sklearn实现
- 6. Kmeans聚类算法
- 7. 聚类分析 Python sklearn库KMeans类 多维特征数据（学习笔记）
- 8. 聚类（KMeans）
- 9. kmeans聚类
- 10. Spark MLlib聚类KMeans
- 更多相关文章...
- • Scala Trait(特征) - Scala教程
- • Thymeleaf项目实践 - Thymeleaf 教程
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
