聚類及聚類算法的分類

一、聚類 1、聚類概念 聚類就是按照某個特定標準(如距離準則)把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性儘可能大，同時不在同一個簇中的數據對象的差異性也儘可能地大。即聚類後同一類的數據儘可能聚集到一起，不同數據儘量分離。 2、聚類的目標 使同一類對象的相似度儘可能地大；不同類對象之間的相似度儘可能地小。 3、聚類和分類的區別 聚類技術通常又被稱爲無監督學習，因爲與監督學習不同

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