如何利用Python 进行K-means聚类分析？
k-means聚类算法python实现，导入的数据集有什么要求 一，K-Means聚类算法原理k-means 算法接受参数 k然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
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如何利用Python 进行K-means聚类分析？ 如何利用Python 进行K-means聚类分析，K-mea聚类是无监督学习，通过各个样本在多个指标下的表现，根据样本间的距离，将其分为K个类别。下面介绍一下利用Pytho进行聚类分析的。
python怎么用sklearn包进行聚类 K均值聚类 K-Means算法思想简单，效果却很好，是最有名的聚类算法。聚类算法的步骤如下：1：初始化K个样本作为初始聚类中心；2：计算每个样本点到K个中心的距离，选择最近。
如何利用python来实现k-means聚类，研究实例，提供txt或者excel例子 优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据
