李宏毅机器学习——非监督学习（线性模型）

聚类 需要多少类？empirical K-means 步骤： 初始化k个聚类中心 每个样本算和各个聚类中心的距离，归类到最近的中心点所在的类，更新聚类中心，重复这一步骤 Hierarchical Agglomerative Clustering 步骤 建树结构 选择threshold 聚类：一个对象必须属于某一类，以偏概全，引出了distributed representation 降维 寻找一个

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