无监督学习：没有答案也能找规律
无监督学习面对的是没有标签的数据，模型需要自己发现数据中的结构、模式或分组。就像把一堆混在一起的积木按形状颜色自动归类，没人告诉你分类标准。 无监督学习的价值在于“先发现，后定义”...
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K 均值聚类：数据自己分小组
K 均值把数据分成 K 个簇：先随机放 K 个中心点，每个数据归入最近的中心，然后中心移到本簇数据的平均位置，反复迭代直到稳定。它是聚类算法中最常用的一种。 K 均值的迭代过程有种朴素的秩序...
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