kn605791977的专栏

原创 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

总之，K-均值聚类算法是一种简单而有效的聚类算法，适用于一些较为简单的数据集，但对于复杂数据集或者高维数据集可能需要使用更为复杂的聚类算法来获得更好的聚类效果。K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，它的目标是将数据集分成K个簇，每个簇包含距离最近的数据点。