机器学习十大模型算法说明(附python实现代码)

发布时间：2024年01月25日

1、模型算法说明

1、K-Means

原理:根据数据点之间的距离将数据分成K个.簇，
目标是最小化每个簇内的平方误差
优点:简单，易于理解，适用于大型数据集
缺点:对初始聚类中心敏感，不适用于非凸形状的簇

在这里插入图片描述

示例代码：

import joblib
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.cluster import KMeans

from get_data import get_database

if __name__ == '__main__'</
文章来源:https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/135832414
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