🌟Canopy聚类算法：一看就懂！🌟

在数据挖掘的世界里，Canopy聚类算法就像一位温柔的向导，用简单直观的方式帮助我们梳理复杂的数据关系。🤔 什么是Canopy聚类？它是一种快速预处理方法，通过设定两个阈值T1和T2，将数据点分为不同的“帐篷”（Canopy），让相似的数据点聚集在一起。就像森林里的树冠，把相近的树叶归为一片“天蓬”。🌲

想象一下，你有一堆乱糟糟的积木，Canopy算法就是帮你先把这些积木按照大小分好组的过程。📦 这种算法特别适合处理大规模数据集，因为它速度快且效率高，不需要像其他聚类算法那样精确计算距离。🎯

虽然Canopy算法不能直接用于最终分类，但它能有效减少后续K-means等算法的工作量。💡 如果你想更深入了解，不妨画个简单的示意图，看看这些“帐篷”是如何划分数据的吧！👀

数据科学 机器学习 Canopy算法