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这是笔记！
1.0数据基本算法
1.1聚类算法
类：相似元素的集合。
分类
是事先定义好类别，类别数固定；按照某种标准给队形贴标签，再根据标签来区分归类。
聚类
是没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和事先训练分类器，类别再聚类过程中自动生成。
K-means聚类算法
K均值聚类算法。
步骤：1、首先随机确定质心，图b；2、计算样本到质心的距离；3、将样本聚类，图c；4、重新计算聚类后，各自的质心，图d；5、执行第2步，循环。
SOM聚类
KNN与K-means区别
参考：https://www.tuicool.com/articles/qamYZv
KNN的算法过程是是这样的：
从上图中我们可以看到，图中的数据集是良好的数据，即都打好了label，一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形，那个绿色的圆形是我们待分类的数据。
如果K=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形。
如果K=5，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和3个蓝色的正方形，这5个点投票，于是绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形。
我们可以看到，KNN本质是基于一种数据统计的方法！其实很多机器学习算法也是基于数据统计的。
聚类性能度量
距离计算：
马氏距离（雷达的聚类是什么搞得？？？待会学习一下）
1.2降维算法
协方差矩阵？？？（待会学习一下）
1.3回归算法
