机器学习算法原理系列篇15： 聚类算法

聚类算法不需要用户提供数据的标签，是最常用的一类无监督机器学习方式。 简单来说，聚类算法就是把数据分组。好的聚类算法达到的效果就是，相同组的数据会展现相似的性质，而不同组的数据特征分布会不大相同。通常而言需要聚类的数据特征繁多，因此数据处于高维空间，我们需要首先定义距离，从而比较不同数据点之间的距离。距离相近的数据就可能被划分到同一个组。       上图给出了一个简单的聚类问题，我们如何通过身高

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