吳恩達機器學習筆記（11）——無監督學習與K-Means算法

一、無監督學習 無監督學習與監督式學習相反，數據並不帶有任何標籤。算法要找到隱含在數據中的結構。比如將數據分爲簇狀的，就被稱爲聚類算法（clustering），這是一個典型的無監督學習算法。 聚類算法可以用於： 市場劃分 社會關係網絡分析 計算機集羣聚類 天文數據聚類 二、K-Means算法 在聚類問題中，我們會給定一組未加標籤的數據集，同時希望有一個算法能夠自動的將這些數據分成有密切關係的子集或

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