聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的数据点自动分组到不同的类别中，这些类别也称为“簇”或“群”。聚类的目标是让同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不相似。聚类算法广泛应用于多种领域，如数据挖掘、模式识别、图像分析、信息检索等。 聚类算法的基本概念 无监督学习：聚类算法不需要事先标记数据点的类别标签，而是根据数据本身的相似性来分组。 相似性度量：聚类算法依赖于某种相似性或距离度量来决定数据点之间的相似程度。常用的度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。 目标函数：大多数聚类算法都会尝试最小化某种目标函数，例如簇内的平方误差和（SSE）。 常见的聚类算法 K-Means K-Means 是一种原型聚类算法，它通过迭代地将数据点分配到最近的质心来形成簇，并重新计算每个簇的质心，直到质心不再显著变化为止。 在 Python 的 scikit-learn 库中，可以通过 KMeans 类实现 K-Means 聚类。 层次聚类 层次聚类构建一个树状图（称为树状图或 dendrogram），显示数据点是如何逐渐合并成簇的。 这种算法可以是凝聚型（自底向上）或分裂型（自顶向下）。
