机器学习中的k-means算法评价标准
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引言
在前文内容中，我们已经对KMeans的基础知识。进行了相关介绍，并掌握了KMeans算法的基本操作方式。然而，关于如何对所构建的模型进行有效性评估，目前仍缺乏明确的解决方案。本节课程将重点讲解在不结合具体应用场景的前提下，如何对KMeans模型进行性能评估。需要指出的是，在现实中的应用过程中，模型聚类效果的评判标准通常是依据实际需求来设定的。
数据准备
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略警告
# 创建数据集
X, y = make_blobs(n_samp全部评论 (0)
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