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聚类是一种无监督学习，根据样本的内在相似性/距离，将大量未知标记的样本集划分为多个类别，使得同一个类别内的样本相似度较大，而不同类别间的样本相似度较小。

数据降维技术的新发展、新工具。

在大多数的真实问题，特征间不具备强线性关系，这时就需要用到非线性映射方法。

如果有些特征是强相关的，训练样例实际上可以投影到高维空间的低维子空间中，这种方法称为线性映射。

降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）是一种模仿蜜蜂采蜜机理而产生的群智能优化算法。

人工鱼群算法为山东大学副教授李晓磊2002年从鱼找寻食物的现象中表现的种种移动寻觅特点中得到启发而阐述的群智能优化算法。

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）是一种模仿蜜蜂采蜜机理而产生的群智能优化算法。

粒子群算法（PSO算法）在1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出，最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。

蚁群算法（ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的群智能优化算法，由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于1991年提出，并首先使用在解决TSP上。