非監督學習： K 均值聚類（原理、步驟、優缺點、調優）

支持向量機、邏輯迴歸、決策樹等經典的機器學習算法主要用於分類問題，即根據一些己給定類別的樣本， 訓練某種分類器，使得它能夠對類別未知的樣本進行分類。與分類問題不同，聚類是在事先並不知道任何樣本類別標籤的情況下，通過數據之間的內在關係把樣本劃分爲若干類別，使得同類別樣本之間的相似度高 ， 不同類別之間的樣本相似度低。分類問題屬於監督學習的範疇 ， 而聚類則是非監督學習。 K 均值聚類 K均值聚類（

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