重合概览

聚类是一种非监督式机器学习技术，可用于将相似的记录归为一组。如果您想要了解数据中存在哪些组或簇，但没有标记数据来训练模型，则此方法非常有用。例如，如果您有关于地铁票购买交易的未标记数据，则可以按票券购买时间对这些数据进行分组，以便更好地了解地铁使用量最高的时间段。如需了解详情，请参阅什么是重合？

K-means 模型广泛用于执行聚类。您可以将 K-means 模型与 ML.PREDICT 函数搭配使用来对数据进行聚类，也可以与 ML.DETECT_ANOMALIES 函数搭配使用来执行异常值检测。

K-means 模型使用基于质心的聚类将数据整理成多个聚类。如需获取有关 k-means 模型中心点的信息，您可以使用 ML.CENTROIDS 函数。

推荐的知识

通过使用 CREATE MODEL 语句和推理函数中的默认设置，即使您没有太多机器学习方面的知识，也可以创建和使用聚类模型。不过，具备机器学习开发（尤其是聚类模型）方面的基本知识有助于您优化数据和模型，从而获得更好的结果。我们建议您使用以下资源熟悉机器学习技术和流程：

• 机器学习速成课程
• 机器学习简介
• 中级机器学习
• 重合