無監督學習聚類、類似度指標、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy聚類算法、聚類算法評估指標、輪廓係數、層次聚類、密度聚類、譜和譜聚類

一、無監督學習聚類： 按照類似度對數據進行聚簇（cluster）劃分，N個樣本映射到K個簇中，每一個簇至少有一個樣本，一個樣本只能屬於一個簇，先給定一個初始劃分，迭代改變樣本和簇的關係，聚類的副產品能夠作異常值檢測python 二、類似度指標有： 多維空間向量點之間的距離（閔可夫斯基距離公式）： 當p爲2時即歐式距離（二維空間距離公式）： 當p爲1時即曼哈頓距離（Block Distance）gi

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