机器学习(九)聚类K-means
什么是聚类 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小； 属于无监督学习 聚类算法的重点是计算样本项之间的相似度，有时候也称为样本间的距离 和分类算法的区别： 分类算法是有监督学习，基于有标注的历史数据进行算法模型构建 聚类算法是无监督学习，数据集中的数据是没有标注的 相似度/距离公式 pearso
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