無監督學習方法
聚類是一種無監督學習方法，它涉及將物理或抽象對象的集合分成多個類或簇的過程。每個簇中的對象彼此相似，而與不同簇中的對象相異。聚類的目的是使同一類內的數據對象的相似性儘可能大，而不同類間的數據對象的差異性也儘可能大。聚類分析是一種統計分析方法，用於研究分類問題，包括系統聚類法、動態聚類法、模糊聚類法等。聚類廣泛套用於數據挖掘、機器學習等領域，例如，在生物學中用於推導植物和動物的分類，對Web上的文檔進行分類，以及數據壓縮、數據分割等。聚類與分類不同，聚類要劃分的類是未知的，而分類則遵循已知的規則。聚類基於觀察式學習，不依賴預先定義的類和帶類標號的訓練實例。