什么是聚类算法?

聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。

聚类算法是无监督学习，只需要数据，而不需要标记结果，通过学习训练，用于发现共同的群体。

认识聚类算法

使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同。

聚类算法在现实中的应用

用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别

基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序

图像分割，降维，识别;离群点检测;信用卡异常消费;发掘相同功能的基因片段

聚类算法与分类算法最大的区别

聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。