聚類方法（Clustering）
文章目錄 1. 聚類基本概念 1.1 類似度、距離 1.2 類、簇 1.3 類之間的距離 2. 層次聚類 3. K均值聚類 3.1 模型 3.2 策略 3.3 算法 3.4 算法特性 聚類：依據樣本特徵的類似度或距離，將其歸併到若干個「類」或「簇」的數據分析問題html 聚類目的：經過獲得的類或簇來發現數據的特色或對數據進行處理，在數據挖掘、模式識別等領域有着普遍的應用web 聚類 屬於無監督學習
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