Ну, начнем как и везде с определений, берите тетрадь и ручку сейчас начнется нудятина. Чтобы мы cмогли написать свой сервер, нужно для начала понимать как он вообще работает, ловите определение:

Одной из фундаментальных задач неконтролируемого машинного обучения является кластеризация. Цель этой задачи — классифицировать экземпляры заданного набора данных в различные кластеры на основе их общих характеристик. Кластеризация имеет множество практических применений в различных областях, включая маркетинговые исследования, анализ социальных сетей, биоинформатику, медицину и другие. В этой статье мы рассмотрим пример кластеризации с помощью PyCaret, библиотеки Python, которая поддерживает все основные задачи машинного обучения, такие как регрессия, классификация, кластеризация и обнаружение аномалий. PyCaret упрощает рабочий процесс машинного обучения, следуя лоукод-концепции, что делает ее отличным выбором как для новичков, так и для экспертов, которые хотят быстро создавать прототипы ML-моделей.