機器學習課程-第8周-聚類(Clustering)
1. 聚類(Clustering)
1.1 無監督學習: 簡介
在一個典型的監督學習中，我們有一個有標簽的訓練集，我們的目標是找到能夠區分正樣本和負樣本的決策邊界，在這裏的監督學習中，我們有一系列標簽，我們需要據此擬合一個假設函數。與此不同的是，在非監督學習中，我們的數據沒有附帶任何標簽，我們拿到的數據就是這樣的：
在非監督學習中，我們需要將一系列無標簽的訓練數據，輸入到一個算法中，然後我們告訴這個算法，快去為我們找找這個數據的內在結構給定數據。我們可能需要某種算法幫助我們尋找一種結構。圖上的數據看起來可以分成 兩個分開的點集（稱為簇），一個能夠找到我圈出的這些點集的算法，就被稱為聚類算法
這將是我們介紹的第一個非監督學習算法。當然，此後我們還將提到其他類型的非監督學習算法，它們可以為我們找到其他類型的結構或者其他的一些模式，而不只是簇。
1.11 聚類算法用途
1.2 K-均值算法
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