聚类：发掘纵向结构的某种模式信息，某些x属于相同的分布或者类别
特征学习：发掘横向结构的某种模式信息，每一行都可以看成是一种属性或特征
密度估计：发掘底层数据分布，x都是从某个未知分布p(x)采出来的，p(x)是什么，能不能估计出来
聚类
样本间距离
C是指C簇
常见聚类任务
常见聚类方法
聚类效果评估
外部指标
内部指标
当我们没有办法参考正确的分类，我们怎么评判聚类的好坏？
最核心的思想还是类内相似度高，类间相似度低
机器学习之无监督学习
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