案例4:机器学习--使用k-means对不同品牌啤酒进行聚类分析
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发布时间：2024-09-15 02:00
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时间：2024-10-19 07:38
这类无监督学习算法将相似样本自动归类至同一类别，根据样本间相似度，划分为不同类别，常用相似度计算方法如欧式距离法。聚类算法为无监督学习，与分类算法的监督学习相对。本文主要介绍聚类算法中的k-means算法。
k-means算法介绍
包括聚类流程分析、API使用和聚类效果展示。
流程体验：动态展示网站，鼠标操作即可理解k-means聚类流程。
API使用示例：sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)
效果展示：随机创建不同二维数据集，应用k-means进行聚类。
小结：k-means算法优点在于简单快速，适合常规数据集，但缺点在于对任意形状簇处理不佳，初始化的K个质心随机选取可能导致意外结果。
案例：使用K-Means对不同品牌啤酒聚类分析
通过代码实现对啤酒进行聚类分析。
拓展：DBSCAN聚类算法
DBSCAN算法用于处理任意形状簇分类问题，核心对象、ε-邻域、直接密度可达等概念解释。
优势在于能识别任意形状簇和噪声点，但缺点在于参数选择敏感，可能需要多次尝试。
代码实现：链接提供，提取码mfia。
