聚類(clustering）：一種無指導的學習演算法
聚類是一種無監督的學習的結果，聚類的結果就是產生一組集合，集合中的物件與同集合中的物件彼此相似，與其他集合的物件相異。聚類演算法是推薦給初學者的演算法，因為該演算法不僅十分簡單，而且還足夠靈活以面對大多數問題都能給出合理的結果。
常用的聚類演算法：
- K均值聚類演算法（K-mensclustering）是最經典的聚類演算法
- AP聚類（Affinity Propagation）
- DBSCAN演算法
K均值聚類演算法
K均值聚類是一種通用目的的演算法，聚類的度量基於樣本之間的幾何距離（即在座標平面中的距離）。叢集是圍繞在聚類中心的族群，而叢集呈現出類球狀並具有相似的大小。
- 優點：K均值聚類是最流行的聚類演算法，因為該演算法足夠快速、簡單，並且如果你的預處理資料和特徵工程十分有效，那麼該聚類演算法將擁有令人驚歎的靈活性。
- 缺點：該演算法需要指定叢集的數量，而K值的選擇通常都不是那麼容易確定的。另外，如果訓練資料中的真實叢集並不是球狀的，那麼K均值聚類會得出一些比較差的叢集。
- Python實現：
- R實現：
AP聚類
AP聚類演算法是一種相對較新的聚類演算法，該聚類演算法基於兩個樣本點之間的圖形距離（graph distances）確定叢集。採用該聚類方法的叢集擁有更小的不相等的大小。
- 優點：該演算法不需要指出明確的叢集數量（但是需要指定[sample preference]和[damping]等超引數）。
- 缺點：AP聚類演算法主要的缺點就是訓練速度比較慢，並且需要大量記憶體，因此也就很難擴充套件到大資料集中。另外，該演算法同樣假定潛在的叢集是類球狀的。
- Python實現：
- R實現：
層次聚類：
層次聚類是一種基於以下概念的聚類演算法：
1.最開始由一個數據點作為一個叢集
2.對於每個叢集，基於相同的標準合併叢集
3.重複這一過程知道留下一個叢集，因此就得到了積極群的層次結構
- 優點：層次聚類最主要的優點是叢集不再需要假設為類球形。另外其也可以擴充套件到大資料集。
- 缺點：有點像 K 均值聚類，該演算法需要設定叢集的數量（即在演算法完成後需要保留的層次）。
- Python 實現：
- R 實現：
DBSCAN：
DBSCAN是一個基於密度的演算法，它將樣本點的密集區域組成一個叢集，最近還有一項被稱為HDBSCAN的新進展，它允許改變密度叢集。
- 優點：DBSCAN不需要假設叢集為球狀，並且它的效能是可擴充套件的。此外，它不需要每個點都奔分配到一個叢集中，這降低了叢集的異常資料。
- 缺點：使用者必須要調整[epsilon]和[min_sample]這兩個定義了叢集密度的超引數。DBSCAN這些超引數非常敏感。
- Python實現：
- R實現：
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