Standford机器学习 聚类算法（clustering）和非监督学习（unsupervised Learning）
聚类算法是一类非监督学习算法，在有监督学习中，学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界，训练数据是给定标签的，要么属于正类要么属于负类。而非监督学习，它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类。 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法。如果将数据集分成两类，即k=2，K-means算法过程如下： 1、首先任意选取两个不同的样本作为两类样
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