kmeans聚类算法求缺失值

kmeans聚类算法并不直接用于求解缺失值。kmeans算法的目标是将数据样本划分为K个簇类，每个数据样本都会被归属于一个簇类，而不会对缺失值进行处理。如果数据中存在缺失值，通常需要在进行kmeans聚类之前对缺失值进行处理。常见的方法有删除带缺失值的数据样本、用均值或中位数填充缺失值、使用插值方法等。具体的处理方法取决于数据集的特点和缺失值的情况。因此，在使用kmeans聚类算法之前，需要先对缺失值进行适当的处理。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [全面解析Kmeans聚类算法（Python）](https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/124315032)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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