認識聚類算法【機器學習必學】

什么是聚類算法?

聚類算法是一種典型的無監(jiān)督學習算法，主要用于將相似的樣本自動歸到一個類別中。

在聚類算法中根據(jù)樣本之間的相似性，將樣本劃分到不同的類別中，對于不同的相似度計算方法，會得到不同的聚類結果，常用的相似度計算方法有歐式距離法。

聚類算法是無監(jiān)督學習，只需要數(shù)據(jù)，而不需要標記結果，通過學習訓練，用于發(fā)現(xiàn)共同的群體。

認識聚類算法

使用不同的聚類準則，產(chǎn)生的聚類結果不同。

聚類算法在現(xiàn)實中的應用

用戶畫像，廣告推薦，Data Segmentation，搜索引擎的流量推薦，惡意流量識別

基于位置信息的商業(yè)推送，新聞聚類，篩選排序

圖像分割，降維，識別;離群點檢測;信用卡異常消費;發(fā)掘相同功能的基因片段

聚類算法與分類算法最大的區(qū)別

聚類算法是無監(jiān)督的學習算法，而分類算法屬于監(jiān)督的學習算法。

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