一直以来都希望机器学习或者深度学习能够应用到测试领域中，最近刚好在项目中使用了机器学习算法，最终得到的结果还不错。

其实做起来比较简单，项目背景是我们需要做一个分类任务。通过查找一些资料才知道这个任务是由一些国际标准的，不过标准里面的分类很细，有 200 多种。但是对于我们这个项目来说，其实分成 8 类或者 10 类就能满足需求。

刚开始的想法比较朴素，就是从这个国际标准的 200 多个类别中挑出 8 类，这时候问题就来了：
首先就是很费时，200 多个类别看过去，眼睛都看花了；
其次就是不同人挑出来的都是不一样的，太依赖于个人。

然后就想怎么解决这些问题，能够既快又能够有一个统一的标准，后来就想到了聚类算法。
这个问题的本质其实就是把 200 多个类别进行聚合，最终形成只有 8 类或者 10 类。

想到这里，接下来就简单了。选择不同的聚类算法就行了，最终选择了 Kmeans 聚类，这个是一个无监督的聚类算法，同时最终类别的个数也可以随意指定。
通过聚类算法，既解决了效率问题，又统一了标准，一举两得。