1、kmeans
kmeans, k-均值聚类算法，能够实现发现数据集的 k 个簇的算法，每个簇通过其质心来描述。
kmeans步骤：
(1)随机找 k 个点作为质心(种子)；
(2)计算其他点到这 k 个种子的距离，选择最近的那个作为该点的类别；
(3)更新各类的质心，迭代到质心的不变为止。
Q:如何选择 k 值？
A: 根据 k 取不同的值时，模型性能曲线图。
横坐标是聚类数目k，纵坐标是各点到距离中心的距离和。在拐点处的K(距离和下降速率变慢)作为选择的值。
2、kmeans++
因为，kmeans的初始种子的随机找的，这样，算法的收敛快慢与初始值关系非常大，于是，kmeans++ 主要针对初始值
Original: https://blog.csdn.net/weixin_34013327/article/details/114318677
Author: 小鹿老师
Title: kmeans聚类算法python实现、显示折线图_聚类算法kmeans，kmeans++及python实现
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/561410/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！