聚类
在机器学习和人工智能的广阔领域,聚类分析(Clustering)作为一种无监督学习方法,发挥着重要作用。对于想要通过Azure基础认证(AI-900)考试的考生来说,理解聚类算法的基本原理、不同类型的聚类方法、常见应用场景以及如何进行模型评估,至关重要。本篇文章将全面解读AI聚类算法,从K-means到层次聚类,帮助你掌握这一关键知识点,并有效应用于实际问题中。
聚类分析的基础概念
什么是聚类分析?
聚类分析(Clustering)是将数据集中的数据点按照某种相似度标准,分组为不同类别的过程。每一组被称为“簇”(Cluster),簇内的数据点相似度较高,而簇与簇之间则相似度较低。聚类是一种无监督学习方法,意味着它不需要标记数据作为训练集,而是依据数据的内在结构进行分类。
无监督学习与聚类
无监督学习是机器学习中的一种学习方式,在这种学习中,模型不依赖于带标签的数据。聚类是无监督学习的一种应用,