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模式识别基础：聚类分析_（11）.聚类算法的选择与应用.docx

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    聚类算法的选择与应用

    在模式识别与智能系统领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组为多个簇，使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。选择合适的聚类算法对于实现有效的数据分组至关重要。本节将详细介绍几种常见的聚类算法，包括K-Means、层次聚类、DBSCAN和高斯混合模型（GMM），并讨论它们在不同场景下的适用性和优缺点。此外，我们还将通过具体的代码示例来展示如何在Python中实现这些算法。

    K-Means聚类算法

    原理

    K-Means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其目标是将数据集划分为K个簇，使得每个

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