聚类
这是一组没有带类别标记的点，我们怎么才能把它划分成以下这种样子呢？
我们可以无监督学习的方法，无监督学习就是对无标记训练样本的学习，把样本分为几类，并作出标记。
聚类属于无监督学习，训练样本的标记信息是未知的，目的是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，然后对训练样本进行分类。
聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。同一簇的样本尽可能彼此相似，不同的样本尽可能不同。换言之，聚类结果的“簇内相似度”高且“簇间相似度”低。
聚类性能度量大致分为两类。一类是将聚类结果与某个“参考模型”进行比较，称为“外部指标”；另一个是直接考察聚类结果而不利用任何参考模型，称为“内部指标”。
原型聚类亦称为“基于原型的聚类”。算法先对原型进行初始化，
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