python中的回归聚类库？
在Python中，回归聚类是一种机器学习技术，用于将数据点分组成具有相似特征的聚类，并预测新数据点的值。以下是Python中常用的回归聚类库：
- scikit-learn（https://scikit-learn.org/）：scikit-learn是Python中最流行的机器学习库之一，提供了丰富的回归和聚类算法。其中包括K-means聚类算法和线性回归、岭回归、Lasso回归等回归算法。
- TensorFlow（https://www.tensorflow.org/）：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和库用于回归和聚类任务。它支持深度学习模型和神经网络，并提供了高级API和工具，使得回归聚类任务更加简单。
- PyTorch（https://pytorch.org/）：PyTorch是另一个流行的机器学习框架，提供了强大的回归和聚类算法。它具有动态计算图的特性，使得模型的构建和调试更加灵活。
- XGBoost（https://xgboost.readthedocs.io/）：XGBoost是一个优化的梯度提升库，用于回归和分类任务。它在回归聚类中表现出色，具有高效的性能和准确的预测能力。
这些库都提供了丰富的功能和算法，可以根据具体的需求选择合适的库进行回归聚类任务的实现。
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