无监督学习中，我们已知的数据。看上去有点不一样，不同于监督学习的数据的样子，
即无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。所以我们已知数据
集，却不知如何处理，也未告知每个数据点是什么。别的都不知道，就是一个数据集。你能
从数据中找到某种结构吗？针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。
这是一个，那是另一个，二者不同。是的，无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同
的簇。所以叫做聚类算法。
学习举例：
新闻分类：Google News搜集网上的新闻，并且根据新闻的主题将新闻分成许多簇, 然后将在同一个簇的新闻放在一起。
根据给定基因将人群分类：对于一组不同的人我们测量他们DNA中对于一个特定基因的表达程度。然后根据测量结果可以用聚类算法将他们分成不同的类型
鸡尾酒派对效应
