机器学习(六) 🤖——常见聚类方法：基于划分的聚类方法有哪些？
导读 随着人工智能技术的发展，机器学习已经成为了数据分析和处理的重要工具。其中，聚类算法作为无监督学习的一种重要形式，在众多领域中都发挥...
随着人工智能技术的发展，机器学习已经成为了数据分析和处理的重要工具。其中，聚类算法作为无监督学习的一种重要形式，在众多领域中都发挥着重要作用。今天，让我们一起来探讨一下基于划分的聚类方法。
在聚类分析中，基于划分的方法是一种常用的策略。这类方法的基本思想是将数据集划分为若干个互斥的子集，每个子集内部的数据点尽可能相似，而不同子集之间的数据点则尽量不同。常见的基于划分的聚类算法包括K均值(K-means)、K中心点(K-medoids)等。这些算法通过迭代的方式不断优化聚类结果，最终达到最优解。此外，还有一些改进版本的K均值算法，如模糊C均值(Fuzzy C-Means)等，可以处理更加复杂的数据分布情况。
希望这篇文章能够帮助大家更好地理解基于划分的聚类方法，并为实际应用提供一定的参考价值。如果你对机器学习感兴趣，不妨深入研究一下这些算法背后的原理和应用场景吧！🚀
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