sklearn（聚类和降维）

聚类(clustering) 聚类(clustering)，就是根据数据的“相 似性”将数据分为多类的过程。 评估两个不同样本之间的“相似性” ，通 常使用的方法就是计算两个样本之间的“距离”。 使用不同的方法计算样本间的距离会关系到聚类 结果的好坏。 欧氏距离 欧氏距离是最常用的一种距离度 量方法，源于欧式空间中两点的距离。 其计算方法如下 曼哈顿距离 曼哈顿距离也称作“城市街区距 离”，类似于

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