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# 机器学习中的聚类模型
聚类（ ） ， （ （ ） ） ，
## 本节主题: 尼日利亚观众音乐品味的聚类模型🎧
尼日利亚多样化的观众有着多样化的音乐品味。使用从 Spotify 上抓取的数据（受到[本文](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421)的启发） ， （ ）
> <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> 在 <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a> 上的照片
在本系列课程中，您将发现使用聚类技术分析数据的新方法。当数据集缺少标签的时候，聚类特别有用。如果它有标签，那么分类技术(比如您在前面的课程中所学的那些)可能会更有用。但是如果要对未标记的数据进行分组，聚类是发现模式的好方法。
> 这里有一些有用的低代码工具可以帮助您了解如何使用聚类模型。尝试 [Azure ML for this task](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)
## 课程安排
1. [介绍聚类 ](../1-Visualize/translations/README.zh-cn.md )
2. [K-Means 聚类 ](../2-K-Means/translations/README.zh-cn.md )
## 致谢
这些课程由 Jen Looper 在 🎶 上撰写，并由 [Rishit Dagli ](https://rishit_dagli ) 和 [Muhammad Sakib Khan Inan ](https://twitter.com/Sakibinan ) 进行了有帮助的评审。
[尼日利亚歌曲数据集 ](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify ) 来自 Kaggle 抓取的 Spotify 数据。
一些帮助创造了这节课程的 K-Means 例子包括:[虹膜探索(iris exploration)](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering)， 假设非政府组织的例子(hypothetical NGO example) ](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering )。
