ML --聚類算法

聚類算法 在無監督學習中，訓練樣本的標記是沒有指定的，通過對無標記樣本的訓練來探索數據之間的規律。其中應用最廣的便是聚類，聚類試圖把一羣未標記數據劃分爲一堆不相交的子集，每個子集叫做」簇「，每個簇可能對應於一個類別標籤， 評價指標 外部指標 外部指標需要一個參考模型，這個參考模型通常是由專家給定的，或者是公認的參考模型比如公開數據集。對於聚類的結果所形成的簇集合（這裏叫做簇C），對於參考模型的簇集

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