机器学习——聚类算法（clustering）

1、什么是聚类？ 通俗地讲，聚类就是将不带任何标签的数据分成不同的组，是一种典型的无监督机器学习算法，聚类的难点：难以评估和调参。用两张图来理解分类和聚类的区别： 分类： 聚类： 2、K-means聚类 k-means算法是经典的聚类算法之一，在不带标签的多维数据集中寻找确定数量的簇。以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。 几个重要的基本概念： K值：需要得

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