方法证据记录
K-Means Clustering
K-Means Clustering is a centroid-based partitional clustering algorithm, traced to J. MacQueen in 1967, that splits data into k clusters by assigning each observation to its nearest cluster centre. It is widely used for marketing segmentation, customer grouping, and exploratory analysis.
源记录
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K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm)
分类方法记录 · ml-model / machine-learning
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