示例
使用“航空公司客户价值分析”案例数据，分析客户为高价值客户、一般客户、低价值客户。
聚类算法参数如下：
参数名称 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
归一化 | 正则化 | 详情请参考 归一化 介绍说明。 |
标准化 | ||
最小最大值归一化 | ||
最大绝对值归一化 | ||
K值 | 取值范围是：>=2的整数，默认值为2 | 期待将数据聚类的数目； |
随机种子 | 参数范围为：任意整数，默认值为：2。 | 初始化时随机选择类中心点的随机种子。seed设置为固定值，每次聚类结果是稳定的。 |
收敛阈值 | 参数范围为：>=0的数，默认值为 ：0.000001。 | 收敛误差值；当各类的聚类平方和小于收敛阈值时则停止迭代； |
迭代次数 | 参数范围：>=0的正整数，默认值为20。 | 算法的最大迭代次数，达到最大迭代次数即退出。 最大迭代次数的值越大，模型训练更充分，但会耗费更多时间。 |
