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目分组，以便进一步分析。 这种分析的一个很好的算法示例是 K-means，这是一种用于对数据进行分区和分组的聚类算法。当没有关于数据结构的先验知识时，可以使用此算法。K-means 的工作原理是随机选择 k 个点作为聚类中心，然后将每个点分配给最近的聚类中心。 然后通过取分配给该簇的所有点的平均值来更新簇中心。

这个过程重复进行直到收敛，即簇中心在迭代之间不发生变化时发生法国资源收敛。该算法有几个优点，包括简单和易于实现。 聚类是一种探索数据中是否存在模式的绝佳方法，即使您不太确定是否存在任何模式。您可能会发现否则会被忽视的客户趋势。 神经网络 神经网络是一种机器学习算法，用于对数据中的复杂模式进行建模。神经网络由大量互连的处理节点或神经元组成，这些节点或神经元可以学习识别输入数据的模式。

神经网络可用于各种任务，包括分类、回归和预测。在预测方面，神经网络可用于根据过去的数据预测未来值。例如，可以根据历史股票数据训练神经网络来预测未来的市场趋势。 可以使用多种不同类型的神经网络架构来执行预测任务。最常见的架构是前馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入被馈送到输入层，然后由隐藏层进行处理，然后传递到输出层。