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# 机器学习中的聚类模型
聚类是一种机器学习任务，旨在寻找相似的对象并将它们分组到称为簇的组中。聚类与机器学习中的其他方法不同，因为它是自动发生的，实际上可以说它是监督学习的反面。
## 地区专题：为尼日利亚观众的音乐品味设计的聚类模型 🎧
尼日利亚的观众有着多样化的音乐品味。使用从Spotify抓取的数据（
> 照片由<a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a>拍摄，发布于<a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
在这一系列课程中，你将发现使用聚类技术分析数据的新方法。当你的数据集缺乏标签时，聚类特别有用。如果数据集有标签，那么你在之前课程中学到的分类技术可能会更有用。但在你想要对未标记的数据进行分组的情况下，聚类是发现模式的好方法。
> 有一些有用的低代码工具可以帮助你学习如何使用聚类模型。试试[Azure ML来完成这个任务](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
## 课程
1. [聚类简介 ](1-Visualize/README.md )
2. [K-Means聚类 ](2-K-Means/README.md )
## 致谢
这些课程由[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper)精心编写，并得到了[Rishit Dagli](https://rishit_dagli)和[Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan)的有益评审。
[Nigerian Songs ](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify )数据集来源于Kaggle，
一些有用的K-Means示例对创建这节课提供了帮助，
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