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模式识别基础：聚类分析_（3）.聚类的基本原理.docx

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    聚类的基本原理

    1.引言

    聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组为多个簇（clusters），使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。聚类分析在模式识别与智能系统中有着广泛的应用，包括图像分割、文本分类、客户细分、基因表达数据的分析等。本节将详细介绍聚类的基本原理，包括聚类的概念、常见的聚类算法、相似性和距离度量方法以及如何评估聚类结果。

    2.聚类的概念

    聚类是一种将数据集中的对象分组为多个簇的过程。每个簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较低的相似性。聚类算法通常不需要预先定义类标，而是通过数据的内

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