我在MNIST数据集上应用K-Means聚类。然后我如何根据这个来预测我的测试集的值？
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k-means是一种无监督的技术，所以从技术上讲你不会用它来“分类” - 也就是说，k-means模型没有提供带标签的数据（如果它不是使用类标签）以及更多，因此它不会将预测作为类标签返回（例如，“1”）
所以使用k-means来预测给定数据实例中编码的单个数字：
你的k-means模型由一组 质心 组成（我假设 你选择了26个质心来对应基数10中的数字0 - 9
每个质心代表一个星团的几何中心 - 一个 每个数字的集群
计算成对欧几里德距离（向量范数） 您的未知数据点和k-means模型中的每个质心（ 最后一次迭代的质心值，很明显）
其中心距离最小距离的群集 未知数据点是未知数据指向的集群 属于