截至目前，我所介绍的模型都属于监督学习范畴，它们处理具有标签的输入数据，给出意义明确的输出，回归模型输出的是连续的回归值，分类模型输出的是离散的类别标签，这些模型都属于预测模型（predictive model）。

另一类模型则隶属于无监督学习，这类模型学习没有标签的数据，其作用也不是计算类别或回归值，而是要揭示关于数据隐藏结构的一些规律，因此也被称为描述模型（descriptive model）。聚类算法就是最具代表性的描述模型。

聚类分析（cluster analysis）实际上是一种分组方式，它使每一组中的组内对象的相似度都高于组间对象的相似度，分出来的每个组都是一个簇（cluster）。由于相似度是聚类的依据，作为相似度主要度量方式之一的距离就在聚类中发挥着重要作用。

在“人工智能基础课”中，我曾介绍过四种主要的聚类算法，你可以结合下面的要点图回忆一下。除了以概率分布为基础的分布聚类以外，其他三类聚类算法都涉及对距离的使用，而其中最典型的就是 kk