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简略信息一览：
...聚类算法——K-Means原理详解和实操应用(R&Python)
1、K-Means虽然操作简单，但它对异常值敏感，且在处理非凸形状的数据集时可能不尽如人意。改进策略可能包括使用DBSCAN等其他聚类算法，或者对数据进行预处理和特征工程。结论 K-Means算法为我们提供了一种直观的聚类方法，但实践中需要灵活运用和调整，以适应不同数据集的特性。
2、K-means基础：洞察聚类与分类 K-means作为一种聚类算法，与分类和划分算法有着紧密的联系。它的目标是将数据划分为K个互不相交的组（或簇），每个簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的差异明显。它并非有监督的分类，而是基于数据本身的内在结构进行无监督的划分。
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3、K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++， 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。
4、K-means算法是一种常用的聚类方法，它以聚类个数k和包含n个数据对象的数据库作为输入，目标是输出满足方差最小标准的k个聚类。其工作流程分为几个步骤：首先，从这n个数据对象中随机选取k个作为初始聚类中心（步骤1）。
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