數學建模學習之聚類算法

數學建模學習 day02 聚類算法 聚類任務 聚類是根據在數據中發現的描述對象及其關係的信息，將數據對象分組。目的是，組內的對象相互之間是相似的（相關的），而不同組中的對象是不同的（不相關的）。組內相似性越大，組間差距越大，說明聚類效果越好。 結論 同類數據間相似度高 不同類的數據間相似度低 類別 :無監督學習 目標: 將樣本劃分爲若干個不想交的子集 物以類聚人以羣分 舉一個最簡單的現實案例例子—

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