機器學習筆記：聚類算法

思想：將數據集劃分爲若干不相交子集（稱爲簇）。但算法並不會告訴你每個簇是什麼意思，需要自行解釋。 作用： 探索性分析方法，用來分析數據的內在特點，尋找數據的分佈規律。 作爲分類的預處理，對待分類的對象進行聚類，然後對聚類出的結果的每一簇上，進行分類。 有效性指標： 外部指標：由聚類結果與某個參考模型進行比較得出；Jaccard係數、FM指數、Rand指數、ARI指數 內部指標：直接由考察聚類結果而

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