机器学习之聚类

1.概念 无监督学习： 无监督学习是机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。无监督学习的主要运用包含：聚类分析、关系规则、维度缩减。它是监督式学习和强化学习等策略之外的一种选择。 一个常见的无监督学习是数据聚类。在人工神经网络中，生成对抗网络、自组织映射和适应性共振理论则是最常用的非监督式学习。 聚类： 聚类是一种无监督学习。聚类是把相似的对象通过静态分类

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