四总结 本文我们介绍了聚类算法它是一种无监督学习方法其基本思想是通过计算样本点之间的距离将距离近的样本归为一类。 尽管算法简单易实现计算效率高且结果具有很好的可解释性但它也存在一些缺点如需要预设聚类数目对初始值敏感等。因此在使用算法时需要根据具体的应用场景和数据特性适当调整算法参数和处理方式以达到最佳的聚类效果。
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