非监督学习： K 均值聚类（原理、步骤、优缺点、调优）

支持向量机、逻辑回归、决策树等经典的机器学习算法主要用于分类问题，即根据一些己给定类别的样本， 训练某种分类器，使得它能够对类别未知的样本进行分类。与分类问题不同，聚类是在事先并不知道任何样本类别标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高 ， 不同类别之间的样本相似度低。分类问题属于监督学习的范畴 ， 而聚类则是非监督学习。 K 均值聚类 K均值聚类（

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