Python——Kmeans聚类算法、轮廓系数（算法理论、代码）
目录
1 Kmeans模型理论
1.1 K-均值算法(K-means)算法概述
1.2 距离度量
1.3 K-means算法流程
1.4 K值的选择
1.5 K-means的优点
1.6 K-means的缺点
1.7 聚类的评价指标
2 代码解释
3 实操
3.1 构建聚类数目为3的KMeans模型
3.2 占比饼图
3.3 轮廓系数值
3.4 使用for循环计算聚类个数为2至9时的轮廓系数值，寻找最优聚类个数
1 Kmeans模型理论
1.1 K-均值算法(K-means)算法概述
K-means算法是一种无监督学习方法，是最普及的聚类算法，算法使用 一个没有标签的数据集，然后将数据聚类成不同的组。K-means算法具有一个迭代过程，在这个过程中，数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组，使簇的内部点尽可能相似，同时试图保持簇在不同的空间，它将数据点分配给簇，以便簇的质心和数据点之间的 平方距离之和最小，在这个位置，簇的质心是簇中数据点的算术平均值。
1.2 距离度量
闵可夫斯基距离(Minkowski distance)
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