Kmean算法可以对数据特征维度为200的数据进行聚类吗？或者有没有其他聚类算法可以实现高纬数据聚类
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- 2025-03-12 21:16闭月之泪舞的博客 Kmeans算法属于无监督学习算法。a.获取到一堆的数据，数据没有被分类很杂乱b.如果要将这些数据点分为两类，则随机选择两个质心，计算每个（所有的）样本点距离这两个质心之间的距离，距离那个质心更近就会被分到哪个...
- 2024-04-07 15:48云天徽上的博客 在众多聚类算法中，K-means算法因其简单高效而备受青睐。K-means算法的基本思想是：通过迭代的方式，将数据划分为K个不同的簇，并使得每个数据点与其所属簇的质心（或称为中心点、均值点）之间的距离之和最小。具体...
- 2022-06-25 17:49编程小白的逆袭日记的博客 在机器学习领域有一个非常特殊的存在——无监督学习, 其中最为经典就是聚类算法了。聚类算法因为其不需要先验标签，因此在很多领域应用都较为广泛，其中最经典的算法就是Kmean Cluster。
- 2024-07-22 19:39python编程狮的博客 绘制助攻、分钟和比赛进行场次的箱线图，观察...未来的研究可以进一步探索更全面的数据特征和多样化的算法应用，以提高聚类结果的准确性和实用性，并与其他领域的研究相结合，推动体育数据分析和智能决策方法的发展。
- 2024-10-14 21:25FooBlaze的博客 K-Means：适合规则分布的大规模数据，快速聚类。层次聚类：适合小规模数据和需要层次结构的场景，如基因分析或市场细分。...这段代码实现了对鸢尾花数据集的层次聚类，并通过树状图可视化了数据点的合并过程。
- 2022-10-30 22:20逸剑听潮的博客 聚类，k-means 算法，DBSCAN聚类算法，聚类评估，轮廓系数
- 2022-04-21 10:34AIGC开发者的博客 Clustering (聚类) 是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程. 我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到...
- 2023-09-06 23:07落寞红颜玉玫瑰的博客 围绕中心点的划分），CLARA（Clustering LARge Applications，大型应用中的聚类方法），CLARRANS（Clustering LARge Applications based upRANdomized Search，用于空间数据库的聚类算法）等。其是一种古老的，最...
- 2025-02-18 08:10python与大数据分析的博客 在机器学习中，PCA（主成分分析）和K...K-Means则是一种聚类算法，能够将数据分成几个不重叠的群组或“簇”。这种算法常用于发现数据的内在结构和模式。KMeans聚类前进行降维的主要原因是为了提高算法的效率和效果...
- 2025-04-29 10:10失散13的博客 聚类问题、K-MEANS 算法和DBSCAN 算法的基本概念、工作流程、优势和劣势、可视化。
- 2025-04-21 08:45温文尔雅透你娘的博客 聚类算法通过对量测数据进行分组，剔除杂波并分离不同目标的观测，成为解决数据关联的关键技术。本文从目标跟踪中聚类的必要性出发，详细解析 DBSCAN、K-means、高斯混合模型（GMM）三种经典算法，并对比其特性及...
- 2023-02-17 19:06Ramaswamy的博客 K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，它的目的是将数据点聚合到最近的聚类中，以最大化每个聚类内数据点之间的距离。Python有许多可用的K-Means实现，其中最常用的是Scikit-learn库。Scikit-learn提供一个简单的...
- 2025-08-22 08:07深渊号角 ~~~的博客 K-MEANS算法是一种经典的聚类分析方法，在数据挖掘与人工智能领域中被广泛应用于模式识别、数据压缩、图像分割、市场细分和生物信息学等领域。作为一种无监督学习算法，它能够对未标记的数据进行分类，将其划分为K个...
- 2025-03-17 11:39Compass宁的博客 K均值聚类是一种将数据集划分为K个簇的经典算法。它将数据点划分为具有相似特征的多个组，这些组被称为“簇”，使得组内数据的相似度高于组间。这种算法在数据挖掘和统计学中有着广泛的应用。通过以上示例和解释，你...
- 2023-04-19 10:28一寸光阴不可轻的博客 具体来说，K-means++算法的初始质心是根据距离数据点最远的原则来选择的，这样可以保证初始质心的分布更加广泛，从而使得算法更容易找到全局最优解。K-means算法链接:示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是...
- 2025-06-09 09:09己见明的博客 K-means算法是一种经典的数据聚类方法，由Stuart Lloyd在1957年提出，并由Forgy在1965年细化。其核心思想是将n个数据点分成k个簇，使得每个数据点属于离它最近的质心（即簇中心）所表示的簇。K-means算法的目的是...
- 2024-09-09 21:45likepandas的博客 使用sklearn可以快速实现 K-Means 算法，...K-Means 是一种经典的聚类算法，适合处理数据量较大、簇形状为圆形或球形的场景。不过，K-Means 也有一定的局限性，例如它对簇的形状敏感，容易受到初始簇中心选择的影响。
- 2021-11-20 21:41功夫大笨鲨的博客 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、KMeans KMeans可以说是最简单的聚类算法没有之一 1.1 KMeans是如何工作的 关键...
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