聚类算法(KMeans)模型评估方法(SSE、SC)及案例

速通聚类算法中的KMeans方法,学习模型评估方法(误差平方和SSE、轮廓系数法SC),用肘方法确定K值,并在具体案例中应用。

使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现

我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验,并且进行可视化

全面解析Kmeans聚类算法(Python)

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一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。在本文中,我将详细介绍

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