聚类
# 无监督学习
不给定带标记的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。
优点：
算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息
不需要标签数据，极大程度扩大数据样本
主要应用：聚类分析、关联规则、维度缩减
# 聚类分析
又称为群分析，
根据对象的某些属性的相似度，将其自动划分为不同的类别。
（分类问题）
# K-means
K 均值聚类算法：以空间中 k 个点为中心进行聚类，最靠近它们的对象归为一类。
核心步骤：
设 kkk 个点为 x1,x2,…,xkx_1,x_2,\dots,x_kx1,x2,…,xk，mmm 个区域簇为 u1,u2,…,umu_1,u_2,\dots,u
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