學習筆記，僅供參考，有錯必究

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文章目錄

• • 聚類
  • • 聚類方法概述
    • K-means
    • • Low-level parallelism
      • Mini Batch K-Means

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聚類

未標記數據的聚類可以通過模塊sklearn.cluster執行.

每個聚類算法都有兩個變體：

• 一個類，實現了在訓練數據上學習聚類的 fit方法；
• 一個函數，給定訓練數據，返回一個整數標簽數組，對應不同的聚類。對于類，可以在label_屬性中找到訓練數據上的標簽。

輸入數據：需要注意的是，本模塊中實現的算法可以接受不同種類的矩陣作為輸入，所有的方法都接受維度為(n_samples, n_features)的標準數據矩陣。這些可以從

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part34)--K-means的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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