聚類算法總結

目錄 介紹 K-Means BIRCH DBSCAN 譜聚類 介紹 聚類算法在於對每一條樣本生成固定長度的特徵向量，通過數學運算將空間中滿足聚類要求的相似樣本聚爲一類，即我們說的簇。由於聚類算法通常爲無監督學習，不需要樣本標籤，因而成本較低，廣泛應用於相似性數據挖掘工作中。應用到推薦領域，可以爲用戶和產品分組。在介紹常見的聚類算法前，我們先呈現各類相似度的判斷標準： 餘弦相似度 (Cosine S

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