《机器学习之聚类分析》讲解了聚类分析这一机器学习分支下的重要方法，强调该技术是从未标记的数据中发现潜在模式的技术手段。文章首先对比了监督学习和非监督学习的定义与特性，在此基础上着重介绍了无监督学习中的核心——聚类分析的概念及应用场景：从图像分析到文本挖掘、客户细分等领域。通过这些例子阐述了其作为数据分析的重要工具意义非凡。随后文件深入浅出地讲解了几种关键的距离度量方法，比如欧氏距离直观表达两组对象间的几何间距；曼哈顿距离形象反映了城市街道布局下两点路径的实际行走长度；切比雪夫距离模拟国际象棋中王的移动规则，提供不同维度下最大差距测度；马氏距离引入协方差消除量纲影响实现更精确度量；汉明距离则关注字符替换次数，适用于编码或二元变量间差异性度量。文中不仅解释各种距离度量的选择依据还对层次聚类进行了具体说明，涵盖两种主要策略—凝聚和分裂方式，并结合最短距离法给出了一个完整的聚类过程示例。
《机器学习之聚类分析》适用于那些从事数据科学、机器学习、数据分析领域的研究人员和技术专家。尤其对致力于非结构化或者未知标签数据处理的专业人员来说是一份不可多得的学习材料。本教程也适合在高等院校开设相关课程如计算机科学与技术专业、自动化专业及其相近领域时，作为教师的教学指南和学生的入门指导书籍使用。此外对于希望应用先进算法提升业务洞察的企业决策者而言，同样提供了基础概念理解和初步实践参考价值。
