ML --聚类算法

聚类算法 在无监督学习中，训练样本的标记是没有指定的，通过对无标记样本的训练来探索数据之间的规律。其中应用最广的便是聚类，聚类试图把一群未标记数据划分为一堆不相交的子集，每个子集叫做”簇“，每个簇可能对应于一个类别标签， 评价指标 外部指标 外部指标需要一个参考模型，这个参考模型通常是由专家给定的，或者是公认的参考模型比如公开数据集。对于聚类的结果所形成的簇集合（这里叫做簇C），对于参考模型的簇集

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