聚類（Clustering）
一、無監督學習 1.1 無監督學習介紹 監督學習：有一個有標籤的訓練集，目標是找到能夠區分正樣本和負樣本的決策邊界要據此擬合一個假設函數。 非監督學習：數據沒有附帶任何標籤。在非監督學習中，需要將一系列無標籤的訓練數據，輸入到一個算法中，讓算法幫助尋找數據的內在結構 如圖可以分爲兩個分開的點集（簇），一個能夠找出這些點集的算法，稱爲聚類算法 1.2 聚類算法的作用 1.市場分割：數據庫中存儲了許多
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