因此，对于聚类算法的本质又可以看成是不同样本间相似性的一个比较，聚类的目的就是将相似度较高的样本点放到一个簇中由于不聚类算法区别；与传统的Kmeans算法不同，MBSAS算法不需要预先指定聚类数量K，而是根据数据的内在结构自动确定在每次分裂过程中聚类算法区别；聚类算法没有训练过程，这是和分类算法最本质的区别，算法要根据自己定义的规则，将相似的样本划分在一起，不相似的样本分成不；特征Feature用于进行预测的输入变量预测Predictions当提供一个输入示例时，模型的输出示例Example数据集的一行一个示例包含一个或多个特征，可能有标签标签Label特征的结果；来源海豚数据科学实验室著作权归作者所有，本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理在学习聚类算法得时候并没有涉及到。

之KMeans聚类算法， 听到这个名字，你可别和第七篇K近邻算法搞混了，KMeans 是一种非监督学习，解决的是聚类问题，这里的K。

2个维度基本分不出差别所以聚类算法，一般是面向大量的，同时维度在2个或2个以上的样本群前面讲到，聚类算法是根据样本之。

绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同 这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程。

类别是否预先定义是最直观区别 算法书上往往这样解释二者的区别分类是把某个对象划分到某个具体的已经定二者解决的具体问题不一样 分类算法的基本功能是做预测 我们已知某个实体的具体特征有监督和无监督 分类是有监督的算法，而聚类是无监督的算法 有监督的算法并不是实时的。