SwiftUI 中实现 K-Means 聚类,了解如何在 SwiftUI 应用程序中实施 ML 算法，例如 K-Means

code2day

于 2023-02-01 20:10:01 发布

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分类专栏： SwiftUI从入门到精通文章标签：聚类算法 swiftui

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code2day/article/details/128839807

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本文介绍了如何在 SwiftUI 应用中使用 K-Means 算法实现数据聚类。通过导入必要的库、创建数据集、初始化质心、定义距离函数和执行聚类，开发者可以为 SwiftUI 应用添加机器学习功能并可视化聚类结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

想为您的 SwiftUI 应用程序添加强大的机器学习算法吗？

SwiftUI 是一个用于在 Apple 平台上构建用户界面的框架。凭借其易于使用的语法，开发人员可以用更少的代码创建功能强大的交互式用户界面。SwiftUI 擅长的领域之一是数据可视化。在本文中，我们将探索 SwiftUI 中的集群和无监督学习的概念，并演示如何在代码中实现它。

聚类是一种用于无监督机器学习的技术，用于将相似的数据点分组到集群中。这在处理难以识别模式或关系的大量数据时很有用。在 SwiftUI 中，我们可以使用 KMeans 算法进行聚类。该算法广泛用于聚类，并且相对容易理解和实现。

在本文中，我们将学习如何在 SwiftUI 中实现 K 均值聚类。让我们开始。

导入必要的库

import SwiftUI
import CoreML
import CreateML

创建数据集

let dataSet = [
    [5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
    [4.9, 3.0, 1.4, 0.2],
    [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
    [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
    [5.0, 3.6, 1.4, 0.3],
    [5.4, 3.9, 1.7, 0.4],
    [4.6, 3.4, 1.4, 0.3],
    [5.0, 3.4, 1.5, 0.2],
    [4.4, 2.9, 1.4, 0.2],

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