无监督学习聚类、类似度指标、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy聚类算法、聚类算法评估指标、轮廓系数、层次聚类、密度聚类、谱和谱聚类

一、无监督学习聚类： 按照类似度对数据进行聚簇（cluster）划分，N个样本映射到K个簇中，每一个簇至少有一个样本，一个样本只能属于一个簇，先给定一个初始划分，迭代改变样本和簇的关系，聚类的副产品能够作异常值检测python 二、类似度指标有： 多维空间向量点之间的距离（闵可夫斯基距离公式）： 当p为2时即欧式距离（二维空间距离公式）： 当p为1时即曼哈顿距离（Block Distance）gi

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