Python机器学习 聚类算法K-MEANS DBSCAN

聚类概念： 无监督问题：我们手里没有标签了 难点：如何评估，如何调参 聚类：相似的东西分到一组   K-MEANS算法 基本概念： 要得到簇的个数，需要指定K值 距离的度量：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化） 优化目标： 工作流程：        (1)从数据中随机选择k个对象（如三分类，K=3）作为初始聚类中心; 　　(2)计算每个聚类对象（样本）到聚类中心（随机选择的点）的距离来划分；

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