無監督學習：基於密度的聚類-DBSCAN原理及代碼實現

什麼是無監督學習？ 無監督學習也是相對於有監督學習來說的，因爲現實中遇到的大部分數據都是未標記的樣本，要想通過有監督的學習就需要事先人爲標註好樣本標籤，這個成本消耗、過程用時都很巨大，所以無監督學習就是使用無標籤的樣本找尋數據規律的一種方法 聚類算法就歸屬於機器學習領域下的無監督學習方法。 聚類算法主要包括哪些算法？ 主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚類（局部密度

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