什么是机器学习方法聚类

聚类是一种机器学习方法，用于将数据样本分组成具有相似特征的集合。聚类的目标是通过最大化组内相似性和最小化组间相似性来将数据样本划分为不同的簇。机器学习方法中常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。这些算法基于不同的原理和策略来确定簇的数量和样本的归属关系。聚类在数据分析、模式识别、图像处理等领域具有广泛的应用，可以帮助发现数据中的隐藏模式和相似性。