第九章 聚类
(Unsupervised Learning)无监督学习:
训练样本的标记信息是未知的，通过对无标记数据的训练来找出数据内部所存在的规律以及性质．为进一步的数据分析打下基础
１．知识点
聚类过程中会自动的形成簇结构，但是算法对簇(cluster)没有概念，这是在运算过程中自己出现的聚类现象，这个簇的名字需要自己来进行定义
聚类可作为一个单独的过程来完成，用于去寻找数据的内部性质及分布结构，当然也可以作为分类等其他学习任务的前驱过程．
当对数据的类不是很明确的时候，可以将数据先进行聚类，根据聚类结果将每个簇定义为一个类，再基于这些类进行训练分类模型
性能度量（performance measure）
性能度量也叫聚类的”有效性指标（validity index）”
物以类聚：
簇内相似度高，簇间相似度低．
距离计算（distance measure）
闵科夫斯基距离，这是一种最常用的距离
可以变形成欧式距离和曼哈顿距离（典型的街区距离公式） 这都是经典的距离公式．
一个小插曲：公式在推导过程中经常会强调不失一般性，这个＂不失一般性＂是什么意思？
原型聚类：第一步原型的初始化，第二步对根据不同的公式进行迭代优化更新求解．
K-means算法，根据最小平方差公式（最小二乘法）来进行迭代优化
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递归＆迭代
简单来说：递归就是函数不断的调用自己，
迭代就是函数Ａ不断调用函数Ｂ的过程
知识点有点复杂，相对知识较多，还没有完整的理论体系，先不着急学习．