【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。
有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。

由于字数限制，分成五篇博客。
【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法
【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解
【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导
【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类

聚类

1 聚类任务

在“无监督学习”（unsupervised learning）中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础.此类学习任务中研究最多、应用最广的是“聚类”（clustering）。

常见的无监督学习任务还有密度估计（densit