聚类分析和建立分类模型检测

无监督学习方法，用于查找数据中的自然分组、模式和异常

聚类分析，也称为分割分析或分类分析，可将样本数据分成一个个组（即簇）。同一簇中的对象是相似的，不同簇中的对象则明显不同。Statistics and Machine Learning Toolbox™ 提供了几种聚类方法和相似性测度（也称为距离测度）来创建簇。此外，簇计算可以按照不同的计算标准确定数据的最佳簇数。聚类可视化选项包括树状图和轮廓图。

异常检测是机器学习的一个分支，用于识别偏离样本数据中预期模式或分布的观测值。Statistics and Machine Learning Toolbox 提供几种离群值和新奇值检测方法（请参阅Unsupervised Anomaly Detection），以及用于检测流数据中离群值的其他方法（请参阅Incremental Anomaly Detection Overview）。