這篇文章主要介紹了python的聚類算法怎么選擇的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇python的聚類算法怎么選擇文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。
說明
1、如果數據集是高維度的，選擇譜聚類是子空間的一種。
2、如果數據量是中小型的，K均值會是更好的選擇。
如果數據量超過100W條，可以考慮使用MiniBatchKMeans。
3、如果數據集中有噪聲，選擇DBSCAN。
使用基于密度的DBSCAN可以有效解決這個問題。
4、若追求更高的分類準確性，則選擇譜聚類。
實例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 數據準備
raw_data = np.loadtxt('./pythonlearn/cluster.txt') # 導入數據文件
X = raw_data[:, :-1] # 分割要聚類的數據
y_true = raw_data[:, -1]
print(X)1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；
2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；
3、Python面向對象，能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程；
4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；
5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠實現所有的常見功能。
關于“python的聚類算法怎么選擇”這篇文章的內容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“python的聚類算法怎么選擇”知識都有一定的了解，大家如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
