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【10月更文挑战第8天】
【6月更文挑战第15天】
【6月更文挑战第11天】
【6月更文挑战第6天】聚类算法是无监督学习方法,用于将数据集划分成相似样本的类别。常见的聚类算法有K均值、层次聚类和DBSCAN等。在分析时,涉及数据预处理、选择算法、确定聚类数目、执行聚类及评估结果。层次聚类分为自底向上和自顶向下两种,而K-Means是基于质心的聚类算法。评估指标如轮廓系数可衡量聚类效果。聚类过程包括初始化中心、计算样本与中心距离、分配类别和更新中心,直到收敛。