1.聚类简介
在”无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。此类学习任务中研究最多、应用最广的是”聚类”。
聚类将数据集中的样本划分为若干个通常不相交的子集，每个子集称为一个”簇”（类别）。聚类过程仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念语义需由使用者来把握和命名。
形式化表达如下：
假定样本集
包含m个无标记的样本，每个样本是一个n维特征向量，则聚类算法将样本集D划分为k个不相交的簇,其中且
Original: https://blog.csdn.net/Vicky_xiduoduo/article/details/126235309
Author: Vicky_xiduoduo
Title: 机器学习算法——聚类1（性能度量——外部指标Jaccard系统，FM指数，Rand指数；内部指标：DB指数，Dunn指数）
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