【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类，理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类

深入详解无监督学习之聚类：如K-Means、层次聚类，理解数据分组和分类

无监督学习是机器学习中的一个重要分支，旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类（Clustering）作为无监督学习的核心任务之一，广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法：K-Means聚类和层次聚类，并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。

目录

深入详解无监督学习之聚类：如K-Means、层次聚类，理解数据分组和分类

1. 聚类概述

什么是聚类？

聚类的应用

2. K-Means聚类

算法原理

优缺点

应用场景

示例代码

3. 层次聚类

算法原理

优缺点

应用场景

示例代码

4. 聚类结果的评估

1. 内部评估指标

2. 外部评估指标

5. 数据预处理与特征选择

1. 数据标准化

2. 降维处理

3. 处理缺失值与异常值

4. 特征选择

6. 总结

参考资料

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1. 聚类概述

什么是聚类？

聚类是一种将数据集划分为若干组（簇）的技术&#