2.1 kmeans算法要点 （1） $ k $ 值的选择 $ k $ 的选择一般是按照实际需求进行决定，或在实现算法时直接给定 $ k $ 值。 （2） 距离的度量 给定样本 $ x^{(i)} = \lbrace x_1^{(i)},x_2^{(i)},,...,x_n^{(i)}, \rbrace 与 x^{(j)} = \lbrace x_1^{(j)},x_2^{(j)},,
摩拜单车停放点案例背景数据预处理DBSCAN要求模型参数寻找DBSCAN的eps参数进行聚类KMEANS要求模型建立画图类中心数量最多的十个类中心点 案例背景 数据集 mobike 给出了上海市某日 27 万辆摩拜单车的实时位置（经纬度），请利用聚类分析找到由摩拜单车用户自发形成的单车停放点，其
