本篇内容介绍了“python聚类算法怎么选择”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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说明
1、如果数据集是高维度的，选择谱聚类是子空间的一种。
2、如果数据量是中小型的，比如在100W条以内，K均值会是更好的选择；如果数据量超过100W条，可以考虑使用MiniBatchKMeans。
3、如果数据集中有噪声(离群点)，使用基于密度的DBSCAN可以有效解决这个问题。
4、若追求更高的分类准确性，则选择谱聚类比K均值准确性更好。
实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据准备
raw_data = np.loadtxt('./pythonlearn/cluster.txt') # 导入数据文件
X = raw_data[:, :-1] # 分割要聚类的数据
y_true = raw_data[:, -1]
print(X)“python聚类算法怎么选择”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
网页题目：python聚类算法怎么选择
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