无监督学习之K-means算法
1 什么是无监督学习
没有目标值 - 无监督学习
2 无监督学习包含算法
聚类：K-means(K均值聚类)
降维：PCA
3 K-means原理
4 案例：k-means对Instacart Market用户聚类
k = 3
流程分析：
降维之后的数据
1）预估器流程
2）看结果
3）模型评估
5 Kmeans性能评估指标
轮廓系数
如果b_i>>a_i:趋近于1效果越好，
b_i<<a_i:趋近于-1，效果不好。
轮廓系数的值是介于 [-1,1] ，
越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优。
6 K-means总结
应用场景：
没有目标值
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