聚类方法概要（未完待续）

本文主要简单介绍聚类的本质思想、用途及分类。 在最后给出各算法详细内容的链接。 一、概要 聚类算法是无监督学习中的典型算法。 通过训练不带标签的原数据，根据样本的相似度或距离将其归类，总结每一类的基本特征，从而了解实质。聚类本质是统计描述方法，建立建设，而非验证假设。 用一句古语来说，就是“物以类聚，人以群分”。 聚类的核心概念是相似度或距离，因为相似度或距离将直接影响聚类的结果，所以其选择会是聚

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