聚类算法在推荐系统中的应用.pdf

聚类算法在推荐系统中的应用聚类算法在推荐系统中的应用

聚类算法在推荐系统中的应用聚类算法在推荐系统中的应用

1.简介简介

1.1聚类算法的基本概念聚类算法的基本概念

聚类算法是一种无监督学习方法，其目标是将数据集中的样本划分为多个类或簇，使得同一簇内

的样本彼此相似，而不同簇的样本差异较大。这种相似性通常基于某种距离度量，如欧氏距离、

曼哈顿距离或余弦相似度等。聚类算法在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域有着广泛的应

用，包括但不限于市场细分、图像分析、生物信息学和推荐系统等。

聚类算法可以分为几大类：

•层次聚类层次聚类：构建一个树状的聚类结构，可以是自底