機器學習（八）——聚類

本次筆記目標： 第一章節：相似度的度量方法及聯繫 第二章節：K-means算法 第三章節：層次聚類 第四章節：密度聚類（DBSCAN、密度最大值聚類） 第五章節：譜聚類 第一章節：相似度的度量方法及聯繫 1.1 聚類的定義：         聚類就是對大量位置標註的數據集，按數據的內在相似性將數據集劃分爲多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小。 1.2 相似度/距離 1.3 相

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