聚類：屬於無監督學習範疇
聚類：將無標籤資料聚成若干類
聚類方法的種類：kmeans聚類 和 dbscan密度聚類
呼叫時的區別：kmeans需要指定簇的個數；dbscan需要指定簇的個數。
內部原理的區別：（極簡描述）
kmeans：隨機生成k個簇中心→每個資料點與其最近的簇中心連線→更新k個簇中心（同一簇中心的所有資料點的均值點）→每個資料點與最近的簇中心連線→...→直到簇中心不再發生變化
其中「均值」可以有不同的衡量尺度，例如歐氏距離，馬氏距離，余弦相似度等等。
動畫演示請參見：kmeans聚類原理 1分鐘動畫演示
dbscan：資料點有三種：核心點，邊界點，雜訊點。某個資料點的鄰域內其他資料點的個數
距離不超過鄰域的核心點聚入乙個簇；
核心點下屬的邊界點也被聚入核心點所在簇。
最後丟棄雜訊點。
動畫演示請參見：dbscan聚類 動畫演示
資料探勘 聚類
將現實世界的問題進行資料建模 mathlab 什麼是聚類分析 類似於 乙個同學是乙個資料，這乙個寢室的同學可以是乙個簇，不同的寢室是不同的簇，錯誤的，這個是劃分，聚類的甄別沒有準確的定則 簇內 同乙個寢室同學距離點小，一定比兩個不同的簇之間的兩個點直接距離小。與劃分不同點，他是有意義的 兩個簇的對小...
資料探勘（五） 聚類
聚類是資料探勘描述任務的乙個重要組成部分。資料探勘任務包括描述性任務和 性任務兩種。描述性任務包括聚類 關聯分析 序列 異常檢測等，性任務包括回歸和分類。聚類 將資料物件劃分為若干類，同一類的物件具有較高的相似度，不同類的物件相似度較低。從這個簡單的描述中，可以看出聚類的關鍵是如何度量物件間的相似性...
聚類演算法資料探勘（五） 聚類
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