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第269行： − ===聚类=== − :''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis 聚类分析]'' − 聚类分析是将一组观测数据分配到子集(称为聚类)中，使同一簇内的观测按照某些预先指定的准则相似，而从不同的簇中提取的观测值则不同。不同的聚类技术对数据的结构提出了不同的假设，通常用某种相似性度量来定义，并通过内部紧密性(同一聚类成员之间的相似性)和不同聚类之间的分离性来评估。其他方法基于估计的密度和图的连通性。聚类是一种[https://en.wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning 无监督学习]方法，是一种常用的[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistics 统计][https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis 数据分析]技术。 −
→聚类
==方法==
==方法==
:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_machine_learning_algorithms 机器学习算法列表]''
:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_machine_learning_algorithms 机器学习算法列表]''
===贝叶斯网络===
===贝叶斯网络===
:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network 贝叶斯网络]''
:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network 贝叶斯网络]''