聚类的目标：
同一类样本的特征相似程度高，不同类样本的特征相似程度低。
K均值聚类：
如何确定K？使用不同的K进行K均值聚类，统计K取不同值的时候每一个样本和对应聚类中心的平均距离。使用手肘法确定拐点，即是K。
层次聚类：
首先将每个样本都单独当成一类，而后重复地合并最相似的两个类。当所有类别间的距离都超过一个预设的截止距离时，层次聚类就完成了。
聚类的目标：
同一类样本的特征相似程度高，不同类样本的特征相似程度低。
K均值聚类：
如何确定K？使用不同的K进行K均值聚类，统计K取不同值的时候每一个样本和对应聚类中心的平均距离。使用手肘法确定拐点，即是K。
层次聚类：
首先将每个样本都单独当成一类，而后重复地合并最相似的两个类。当所有类别间的距离都超过一个预设的截止距离时，层次聚类就完成了。
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本文标题：《人工智能基础》16/91天阅读
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