聚类的性能度量以及常见的聚类类型

“聚类”（clustering）算法是“无监督学习”算法中研究最多、应用最广的算法，它试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”（cluster） 因为聚类是在未标注样本上的分类算法，所以不像之前我们介绍的其它算法一样，我们可以直观的知道训练出来的模型的好坏，即我们不能通过比对测试样本的预测结果和真实预测结果误差值来近似泛化误差。 一 、 聚类结果好坏的评估指标：性

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