机器学习[3]–无监督学习–聚类

一、无监督学习的目标

利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监 督学习。
• 有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签
• 无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(Dimension
Reduction)
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