自定義 k 均值聚類中優化過程的目的是什麼？

自定義 k 均值聚類中優化過程的目的是找到聚類的最佳排列，從而最小化聚類內平方和 (WCSS) 或最大化聚類間平方和 (BCSS)。 自定義 k 均值聚類是一種流行的無監督機器學習算法，用於根據相似數據點將相似數據點分組為聚類。

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k-means 聚類的目標是什麼以及如何實現？

k 均值聚類的目標是將給定數據集劃分為 k 個不同的聚類，以便識別數據中的潛在模式或分組。 這種無監督學習算法將每個數據點分配給具有最接近平均值的簇，因此稱為“k-means”。 該算法旨在最小化簇內方差，或者

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k-means 算法如何工作？

k-means 算法是一種流行的無監督機器學習技術，用於將數據點聚類到不同的組中。 它廣泛應用於圖像分割、客戶分割和異常檢測等各個領域。 在這個答案中，我們將詳細解釋 k-means 算法的工作原理，包括涉及的步驟和

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