团聚类在机器学习中是一种常用的无监督学习方法，其主要作用是将数据集中的样本按照它们的特征进行分组，形成若干个簇。通过团聚类算法，我们可以发现数据中的隐藏模式、结构或规律，帮助我们理解数据集的内在分布情况。
在机器学习领域，团聚类常被用于数据挖掘、信息检索、模式识别等任务中。通过对数据进行聚类，我们可以发现数据集中相似的样本，识别异常值，简化数据表示，甚至帮助我们进行特征选择和数据降维。
在实际应用中，团聚类可以帮助我们更好地理解数据集，为后续的数据分析和决策提供支持。通过聚类，我们可以发现数据集中的结构，为我们提供洞察和启发，从而更好地利用数据资源，指导我们在加拿大的留学、移民、生活等方面做出更明智的决策。