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基于 K-Means 聚类分析实现人脸照片的快速分类
本文介绍了使用 K-Means 聚类算法对人脸照片进行自动分类的方法，解决了 “脸盲症” 问题。通过 Dlib 提取人脸特征向量，并利用 Scikit-Learn 的 K-Means 聚类分析，能够快速将大量人脸照片按人物进行分类。文章详细讲解了 K-Means 算法的原理、K 值确定方法，以及如何使用 PCA 降维和 Matplotlib 可视化聚类结果。该技术方案帮助用户高效地整理和管理照片，避免了人工分类的繁琐过程。尽管 K-Means 算法简单高效，但其对簇数和初始中心的选择较为敏感，可能不适用于噪声数据和非凸形簇，建议在实际应用中结合 DBSCAN 等算法以提高聚类效果。
