西瓜書+實戰+吳恩達機器學習（十四）無監督學習之聚類（k-means, LVQ, 高斯混合聚類, DBSCAN, AGNES）

文章目錄 0. 前言 1. 性能度量 1.1. 外部指標 1.2. 內部指標 2. 距離計算 3. k-means算法 4. 學習向量量化 5. 高斯混合聚類 6. 密度聚類 DBSCAN 7. 層次聚類 AGNES 如果這篇文章對你有一點小小的幫助，請給個關注，點個贊喔，我會非常開心的~ 0. 前言 無監督學習意味着樣本的標記信息是未知的，目標是揭示數據的內在規律。 聚類試圖將數據集劃分爲不同的

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