聚类概念
无监督问题：我们手里没有标签
聚类：相似的东西分到一组
难点：如何评估，如何调参
基本概念
要得到簇的个数，需要指定K值
质心：均值，即向量各维取平均即可
距离的度量：常用欧几里得距离和余弦度（先标准化）
优化目标：
工作流程：
优势：
简单、快速、适合常规数据集
劣势：
K值难确定
复杂度与样本呈线性关系
很难发现任意形状的簇
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聚类概念
无监督问题：我们手里没有标签
聚类：相似的东西分到一组
难点：如何评估，如何调参
基本概念
要得到簇的个数，需要指定K值
质心：均值，即向量各维取平均即可
距离的度量：常用欧几里得距离和余弦度（先标准化）
优化目标：
工作流程：
优势：
简单、快速、适合常规数据集
劣势：
K值难确定
复杂度与样本呈线性关系
很难发现任意形状的簇
转载于:https://www.cnblogs.com/hellojack/p/7771758.html