机器学习之聚类算法
聚类是一种非监督式学习算法，它不要求源数据集有标签，一般应用于做数据探索性分析，聚类算法的结果是将不同的数据集按照各自的典型特征分成不同类别，不同人对聚类的结果解读可能不同。 总体上来说，聚类算法分为层次聚类(Hierachical Methods)和划分聚类(Partitioning Methods)。 一、层次聚类 层次聚类不需要指定类数，按策略不同可分为自底向上的聚类方法(agglomera
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