機器學習之聚類算法

聚類是一種非監督式學習算法，它不要求源數據集有標籤，一般應用於做數據探索性分析，聚類算法的結果是將不同的數據集按照各自的典型特徵分成不同類別，不同人對聚類的結果解讀可能不同。 總體上來說，聚類算法分爲層次聚類(Hierachical Methods)和劃分聚類(Partitioning Methods)。 一、層次聚類 層次聚類不需要指定類數，按策略不同可分爲自底向上的聚類方法(agglomera

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