機器學習 之 聚類

聚類分析是一種無監督學習技術(常見的無監督學習還有密度估計、異常檢測等)，可以在事先不知道正確結果（即無類標或預期輸出值）的情況下，發現數據本身所蘊含的結構信息。其目標是發現數據中自然形成的分組，使得每個簇內樣本的相似性大於其他簇內樣本的相似性。聚類的商業領域應用包括：按照不同主題對文檔、音樂、電影進行分組，或基於常見的購買行爲，發現有相同興趣愛好的顧客，並以此構建推薦引擎。 性能度量 大致分爲兩

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