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聚类是无监督学习中的重要任务，旨在将数据集划分为若干个子集（簇），使得同一簇内的样本相似度高而不同簇间的样本相似度低。本周学习了聚类的性能度量指标，包括内部和外部指标，如Jaccard系数、Rand指数、DB指数等，并介绍了几种常见的距离计算方法。此外，深入学习了几种原型聚类算法：k均值、学习向量量化(LVQ)以及高斯混合模型(GMM)，并以K-means算法为例，通过鸢尾花数据集进行了实战演示。
