概述
聚类分析是一种机器学习技术，用于将未标记的数据集划分成若干组（簇）。简单来说，它将相似的数据点分组到一起。具有相似特征的数据点归为一类，而与其他组差异较大的数据点则被划分到不同的组中。
以购物中心为例，我们可以看到商品按照用途分组：...
概述
聚类分析是一种机器学习技术，用于将未标记的数据集划分成若干组（簇）。简单来说，它将相似的数据点分组到一起。具有相似特征的数据点归为一类，而与其他组差异较大的数据点则被划分到不同的组中。
以购物中心为例，我们可以看到商品按照用途分组：T恤衫在一个区域，裤子在另一个区域，蔬菜区则将苹果、香蕉、芒果等水果归类在一起，方便顾客查找。聚类算法的工作原理与此类似。其他聚类应用场景包括按主题对文档进行分组。
本文将介绍使用 Python 实现 K-means 聚类算法。
前提知识
为了更好地理解本文内容，您需要具备以下知识：
- K-means 聚类算法的原理。
- K-means 算法的工作机制。
- 如何确定最佳簇数 k：肘部法则在 K-means 聚类中的应用。
- 数据预处理技术。
- 标准化和特征缩放。
- 模型训练和数据转换。
- 在训练数据集上训练 K-means 算法。
- 预测结果的生成。
- 检查聚类中心坐标。
- 利用肘部法则确定最佳簇数 k。
- 聚类结果的可视化。
- 结果总结与分析。
以上就是使用 Elbow 方法进行 K 均值聚类的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！
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