概述
1.数据收集与清洗：同（十）
2.特征化：同（十）
3.训练样本
model = KMeans(n_clusters = 2, random_state=random_state)
y_pred = model.fit_predict(x)
4.效果验证：使用TSNE将高维向量降维
tsne = TSNE(learning_rate=100)
x=tsne.fit_transform(x)
最后
以上就是纯情煎蛋为你收集整理的学习笔记（十一）：使用K-Means算法检测DGA域名的全部内容，希望文章能够帮你解决学习笔记（十一）：使用K-Means算法检测DGA域名所遇到的程序开发问题。
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