机器学习——聚类算法

聚类的概念： 机器学习里面的聚类是无监督的学习问题，它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后，就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。 聚类，既可以作为一个单独的过程，也可以作为其他机器学习任务的预处理模块。 其实，在深度学习里面

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