当前位置： 首页 > article >正文 机器学习-KMeans聚类 article 2024/12/25 11:08:06 文章目录 KMeans聚类图像分割社交网络分析和推荐系统具体流程 效果和作用 KMeans聚类 图像分割 像素点分为不同的聚类（特征值相似度高的就是一堆聚类） 社交网络分析和推荐系统 依然是根据特征，不同对象不同的表达特征形式也不一样 具体流程 讲数据点分成K个不同的组，如果不知道K值，可以一个个尝试，效果最好的就是可以的K值 效果和作用 最终聚类完后可以判断新的数据是属于哪个组的，只需要通过判断其距离哪个聚类中心最近即可 查看全文 http://www.kler.cn/a/450630.html 相关文章： 《软件设计的哲学》阅读摘要之设计原则 【ROS2】坐标TF变换工具-tf2_ros 单片机：实现自动关机电路（附带源码） Git 的基本概念和使用 Springboot应用开发:配置类整理 scala基础学习(数据类型)-字符串 clickhouse分布式表插入数据不用带ON CLUSTER SpringBoot状态机 Xilinx 平台 drp 动态调节 mmcm python基础知识(六) 【day15】String常用API 【论文阅读笔记】Learning to sample 数据结构经典算法总复习（上卷） redis延迟队列 云边端一体化架构 pyinstaller打包资源文件和ini配置文件怎么放 油漆面积（2017年蓝桥杯） 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南 ABP vNext框架之EntityVersion 绩效考核试题 技术文档的语言表达：简洁、准确与易懂的平衡艺术 嵌入式科普(24)从SPI和CAN通信重新理解“全双工” 智能脂肪秤方案pcba设计研发步骤解析 开发场景中Java 集合的最佳选择 华为浏览器(HuaweiBrowser)，简约高效上网更轻松 uniapp Native.js原生arr插件服务发送广播到uniapp页面中
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