聚类分析

1.无监督学习与聚类

为什么要进行无监督学习

聚类分析的应用

聚类分析的过程

聚类问题的描述

补充——多元正态分布与散布矩阵

pass

2.聚类工具大全

简单聚类方法

顺序聚类

最大最小聚类算法

谱系聚类

note：不是谱聚类

K-均值聚类（重要工具）

K-均值基本算法










K-均值基本算法

K-均值算法的改进

谱聚类（Spectral Clustering）

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先导知识：

1. 拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix）
   pass

谱聚类：

2. 白话什么是谱聚类算法（通俗易懂，先看）
3. 谱聚类(Spectral Clustering)算法介绍
4. 谱聚类（spectral clustering）原理总结

3.聚类结果检验

聚类数的间接选择

4.一些挑战性问题