聚類(clustering)

聚類(clustering)，就是根據數據的“相 似性”將數據分為多類的過程。 評估兩個不同樣本之間的“相似性” ，通 常使用的方法就是計算兩個樣本之間的“距離”。 使用不同的方法計算樣本間的距離會關系到聚類 結果的好壞。

歐氏距離

歐氏距離是最常用的一種距離度 量方法，源于歐式空間中兩點的距離。 其計算方法如下

曼哈頓距離

曼哈頓距離也稱作“城市街區距 離”，類似于在城市之中駕車行駛， 從一個十字路口到另外一個十字樓口 的距離。其計算方法如下：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn（聚类和降维）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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