機器學習之Kmeans聚類

Kmeans聚類 本次學習總結： 1、理解相似度度量的各種方法及其相互聯繫 2、掌握K-means算法思路及其使用條件 3、層次聚類的思路和方法 4、密度聚類並能夠應用於實踐 DBSCAN 密度最大值聚類 5、譜聚類算法 譜聚類算法與PCA之間的關係 聚類的定義： 聚類就是將大量未知標註的數據，按照數據的內在相似性將數據劃分爲多個類別，使得類別之間的相似性較大而且類別見的相似性較小。是一種物件都學

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