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聚类算法原理简介

聚类算法原理简介

聚类算法原理

聚类算法：一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。

聚类算法与分类算法的最大区别：聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。

粗聚类与细聚类

细聚类
聚类算法原理简介_第1张图片
粗聚类
聚类算法原理简介_第2张图片

聚类算法的应用

  1. 用户画像，广告推荐， Data Segmentation， 搜索引擎的流量推荐， 恶意流量识别
  2. 基于位置信息的商业推送， 新闻聚类，筛选排序
  3. 图像分割，降维，识别离群点检测，信用卡异常消费， 发掘相同功能的基因片段

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