KMeans算法如何为聚类目的处理数据点的绘制?
例如,考虑具有许多功能的3个数据点。除此之外,一项功能具有以下特点:values:
房间长度:
前两个条目是否将放置在同一群集中,因为值彼此更近(假定所有其他特征也相似)?
请帮帮我!
这个概念是正确的,即,具有相似值的要素将基于其欧式距离聚类在一起。
要了解更多,请阅读:https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means。
仅供参考:最小化的目标函数是: