什么是聚类分析？
什么是聚类分析？
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5 分钟聚类分析是一种机器学习形式，在此形式下，基于观察值的数据值或特征的相似性，将观察值分组到群集中。 这种就是非监督式机器学习，因为它不使用先前已知的值（称为“标签”）来训练模型。 在聚类分析模型中，可以将标签视为一个群集，仅根据该群集特征向群集分配观察结果。
例如，假设一位植物学家观察花的样本，并记录每支花上的花瓣和叶子的数量。
根据花的特征之间的相似性将这些花分组到群集中可能会很有用。 可通过多种方式来执行此操作。 例如，如果大多数花朵的叶数相同，则可以按花瓣数量的多少对其进行分组。 或者，如果花瓣和叶的计数差异很大，则可能会发现另一种模式，例如，叶数多的花朵的花瓣也很多。
聚类分析算法旨在找到将数据集拆分为组的最佳方法。 “最佳”的含义取决于使用的算法和提供的数据集。
虽然对人类来说此花朵示例可能十分简单，只需要对几个样本进行分组，但更复杂的示例可以从聚类分析算法中受益。 随着数据集逐渐增长到具有数千个样本或两个以上的特征，聚类分析算法可帮助你实现对数据集的快速分组。
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