【什么是python的聚类算法？如何理解python的聚类算法？】随着时间的推移，想必大家对于python的知识点也掌握了很多了，那么接下来的这篇文章就来帮助大家来了解更加深入的知识点，我们一起来了解一下什么是python的聚类算法，希望能够帮助到有需要的小伙伴 。
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我们先来了解一下什么是聚类，聚类是无监督学习问题，通常在做数据分析的时候会使用到聚类，用于发现数据中的有趣模式 。同时聚类可以作为数据分析活动来提供帮助，用来了解更多关于域的信息，同时距离或相似度度量在聚类中起着重要作用 。
聚类还可用作特征工程的类型，其中现有的和新的示例可被映射并标记为属于数据中所标识的群集之一 。它针对给定的样本来根据相似的属性或者举例来归并到若干个类的数据问题 。聚合聚类先要确定三个要素分别是举例或者相似度、合并规则以及停止条件 。
下面就来了解一下聚类算法，常用的聚类算法是k-means聚类，它会基于划分的聚类方法，k为类别数，事先指定，再以中心或者样本的均值表示类别，以样本和其所属类的中心之间的距离的总和为优化的目标函数 。但是算法是迭代算法，不能够保证得到全局最优 。
以上就是关于理解python中的聚类算法的知识点，希望有帮助到大家更好的理解，在平常的学习中也可以多加的练习来更好的加深这一方面的印象 。
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