机器学习聚类分析能做什么

1、l聚类分析主要步骤1.数据预处理：选择数量、类型和特征的标度，将孤立点移出数据。2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数3.聚类或分组：将数据对象分到不同的类中4.评估输出：评估聚类结果的质量

3、而分类是解决“这是什么？”的问题，通常需要告诉它“这个东西被分为某某类”，分类会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，属于监督式学习。