K-Means聚類

前面的文章都是關於監督式機器學習，本文開始介紹一種「無監督學習」的聚類算法。在「無監督學習」模型中，訓練樣本的標記信息是未知的，目標是經過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質及規律，爲進一步的數據分析提供基礎。此類學習任務中研究最多、應用最廣的是「聚類」（clustering）。html 聚類 聚類試圖將數據集中的樣本劃分爲若干個一般是不相交的子集，每一個子集稱爲一個「簇」（cluster）

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