機器學習之聚類概述及評價指標

        聚類是一種無監督學習算法，訓練樣本的標記未知，按照某個標準或數據的內在性質及規律，將樣本劃分爲若干個不相交的子集，每一個子集稱爲一個簇（cluster），每一個簇中至少包含一個對象，每一個對象屬於且僅屬於一個簇；簇內部的數據類似度較高，簇之間的數據類似度很低。聚類能夠做爲分類等其餘學習任務的前驅過程。 web         基於不一樣的學習策略，聚類算法可分爲多種類型：算法   

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