無監督學習中的經常使用聚類算法總結

聚類是一個把數據對象集劃分紅多個組或簇的過程，使得簇內的對象具備很高的類似性，但與其餘簇中的對象很不類似。一般涉及距離度量。數據對象的簇能夠看作隱含的類。在這種意義下，聚類有時又稱自動分類。聚類能夠自動地發現這些分組，這是聚類分析的突出優勢。算法 聚類被稱作無監督學習，由於沒有提供類標號信息。因爲這種緣由，聚類是經過觀察學習，而不是經過示例學習。 函數   （1）K-均值：一種基於形心得技術學習

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