无监督学习

从本节开始，将正式进入到无监督学习（Unsupervised Learning）部分。无监督学习，顾名思义，就是不受监督的学习，一种自由的学习方式。该学习方式不需要先验知识进行指导，而是不断地自我认知，自我巩固，最后进行自我归纳，在机器学习中，无监督学习可以被简单理解为不为训练集提供对应的类别标识（label），其与有监督学习的对比如下：

有监督学习（Supervised Learning）下的训练集：

(x(1),y(1)),(x(2),y(1))(x^{(1)},y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(1)}) (x(1),y(1)),(x(2),y(1))

无监督学习（Unsupervised Learning）下的训练集：

(x(1)),(x(2)),(x(3))(x^{(1)}),(x^{(2)}),(x^{(3)})(x(1)),(x(2)),(x(3))

聚类

在有监督学习中，我们把对样本进行分类的过程称之为分类（Classification），而在无监督学习中，我们将物体被划分到不同集合的过程称之为聚类（Clustering）。聚这个动词十分精确，他传神地描绘了各个物体自主地想属于自己的集合靠拢的过程。

在聚类中，我们把物体所在的集合称之为簇（cluster）。