無監督學習——聚類（k-means算法）

無監督學習是一種對不含標記的數據創建模型的機器學習範式。 無監督學習應用領域： - 數據挖掘 - 醫學影像 - 股票市場分析 - 計算機視覺 - 市場分析 最多見的無監督學習就是聚類。 聚類的定義：聚類就是對大量未知標註的數據集，按數據的內在類似性將數據集劃分爲多個類別，使類別內的數據類似度較大而類別間的數據類似度較小 聚類的基本思想： 給定一個有N個對象的數據集，劃分聚類技術將構 造數據的k個劃

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