機器學習之聚類概述及評價指標

        聚類是一種無監督學習算法，訓練樣本的標記未知，按照某個標準或數據的內在性質及規律，將樣本劃分爲若干個不相交的子集，每個子集稱爲一個簇（cluster），每個簇中至少包含一個對象，每個對象屬於且僅屬於一個簇；簇內部的數據相似度較高，簇之間的數據相似度很低。聚類可以作爲分類等其他學習任務的前驅過程。         基於不同的學習策略，聚類算法可分爲多種類型：             

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