一，无监督学习(Unsupervised learning)
无监督学习就是给定一系列没有标签的训练数据，找出训练数据之间的关系，最典型的就是聚类算法(Clustering Algorithm)
无监督学习的工程应用
二，K均值法(K Means Algorithm),
1，K均值法是常用聚类算法之一，把训练数据分为K个聚类
2，算法过程
1)，随机寻找K个数据作为聚类中心
2)，给每个数据分配一个离它最近的聚类中心
3)，计算分配给同一个聚类中心的所有数据的均值，聚类中心更改至均值
4)，如果所有聚类中心都等于均值，结束，否则跳至第2步
P.S 如果某个聚类中心没有其他数据分配给它，移除该中心
3，市场细分的一个例子
4，代价函数
K均值法的优化目标是使所有数据到各自的聚类中心的距离的和最小
K均值法的算法过程其实就是求使代价函数最小的聚类中心的过程
随机寻找K个数据作为聚类中心，有可能会找到代价函数的局部最小值，
所以需要多次随机初始化运行K均值法，计算代价函数最小值
5，如何选择聚类中心数量K
肘部方法(Elbow Method)，画出K和代价函数J的二次图，选用使斜率急剧变化(肘部)的K，但如第二幅图所示，斜率变化不大，肘部方法就就没用
T我们还应该根据聚类的目的来决定聚类的数量K，以制造T恤为例，我们是想制造更多的尺寸类型来使顾客更满意，还是更少的尺寸类型使T恤卖的更便宜
