在超过2维的数据上绘制k-means聚类,可以通过降维技术将高维数据映射到二维或三维空间中进行可视化展示。常用的降维方法有主成分分析(PCA)和t-SNE。
K-means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不重叠的簇。它的基本原理是通过迭代计算,将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心点,直到达到收敛条件。
优势:
应用场景:
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