python - KMeans 算法如何绘制点？

Question

KMeans 算法如何处理用于聚类目的的数据点绘图？

例如，考虑 3 个具有许多特征的数据点。其中，一个特性如下： 值：

房间长度：

• 2.05
• 2.35
• 5.75

前 2 个条目是否会放置在同一个集群中，因为这些值彼此更接近（假设所有其他特征也相似）？

请帮帮我！

标签： pythonmachine-learningscikit-learncluster-analysisk-means

Answer 1

这个概念是正确的，即具有相似值的特征将根据它们的欧几里德距离聚集在一起。

要了解更多信息，请阅读：https ://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means 。

仅供参考：最小化的目标函数是：