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Must Know! 数据科学家们必须知道的 5 种聚类算法

聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上,同一组中的数据点应具有相似的属性或特征,而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征(即类内差异小,类间差异大)。聚类是一种无监督学习方法,也是一种统计数据分析的常用技术,被广泛应用于众多领域。 在数据科学中,我们可以通过聚类算法,查看数据点属于哪些组,并且从这些数据中获得一些有价值的信息。今天,我们一起来看看数据科学家需要了解的 5 种流行聚类算法以及它们的优缺点。 一、K 均值聚类 K-

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