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。

​本文综述了监督学习中多种分类算法的核心概念与应用示例，强调了从线性模型到非线性核方法、支持向量机(SVM)及神经网络模型的演变。线性模型如普通最小二乘法和岭回归，通过优化误差和正则化策略处理简单至中等复杂度的数据分类。岭回归通过引入惩罚项提高模型在多重共线性数据上的稳定性。线性和二次判别分析(LDA/QDA)提供了解决分类问题的经典框架，尤其适合具有特定统计属性的数据分布。核岭回归和SVM引入核