機器學習經典算法詳解及Python實現--聚類及K均值、二分K-均值聚類算法

摘要 聚類是一種無監督的學習（無監督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例），它將類似的對象歸到同一個簇中，它是觀察式學習，而非示例式的學習，有點像全自動分類。說白了，聚類（clustering）是徹底能夠按字面意思來理解的——將相同、類似、相近、相關的對象實例聚成一類的過程。機器學習中常見的聚類算法包括 k-Means算法、指望最大化算法（Expectation Maximization，E

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