python多维向量聚类

Python可以使用K-means算法对多维向量进行聚类。首先，需要导入数据并进行标准化处理。接下来，可以通过计算变量之间的相关性检验来确定聚类的K值。有多种方法可以确定最佳的K值，例如手肘图和轮廓系数图等。确定K值后，可以使用K-means算法进行聚类分析，将数据划分为不同的类别，并计算出聚类中心。最后，可以将降维后的数据和聚类中心绘制在散点图中，使用不同的颜色表示不同的类别。利用Python自带的包，如Matplotlib和Scikit-learn，可以很方便地实现多维向量的聚类分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于Python编程的RFM细分聚类案例](https://download.csdn.net/download/weixin_44510615/88239023)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python | 实现 K-means 聚类——多维数据聚类散点图绘制](https://blog.csdn.net/icefountain/article/details/129181949)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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