聚类和EM算法

聚类是一种无监督学习，它通过对无标记训练样本的学习来寻找这些数据的内在性质。 聚类的思想：将数据集划分为若干个不相交的子集（簇），每个簇对应一类，但通常聚类算法不会告诉你这些簇分别代表什么意义，只是这样分成这些不相交的簇。 聚类的作用： 作为一种探索性分析方法，分析数据的内在性质，寻找数据的分布规律 作为分类的预处理过程，并不直接数据分析，首先对需要分类的数据进行聚类，然后对聚类出的结果的每个簇上

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