本文主要简单介绍聚类的本质思想、用途及分类。 在最后给出各算法详细内容的链接。
聚类算法是无监督学习中的典型算法。 通过训练不带标签的原数据，根据样本的相似度或距离将其归类，总结每一类的基本特征，从而了解实质。聚类本质是统计描述方法，建立建设，而非验证假设。 用一句古语来说，就是“物以类聚，人以群分”。 聚类的核心概念是相似度或距离，因为相似度或距离将直接影响聚类的结果，所以其选择会是聚类的根本问题，具体的选择取决于应用场景的特性。
常用的相似度或距离：
闵可夫斯基距离（简称闵氏距离，可以衍生为欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等）；马氏距离（考虑了各变量之间的相关系，且不受量纲的影响）欧氏距离与马氏距离的优缺点
相关系数夹角余弦（文本分析用的多）常见的使用场景有：
预分析过程（划分个体的过程；为下一步建模提供指导意见）；细分市场、个体消费行为划分（先聚类，再利用判别分析进一步研究各个群体之间的差异）；异常检测；数据离散化（比如对一个或多个连续特征聚类，实现连续特征离散化的目的）；设计抽样方案（分层抽样的依据）。按聚类结果分：
硬聚类：聚类结果中每个样本只能属于一个类，常见的 K-Means、层次聚类等；软聚类：聚类结果中每个样本属于哪个类别以概率的形式呈现，即每个样本可能属于多个样本，如高斯混合模型。按算法特性分：
如果数据量为中小规模，例如在 100w 条之内，K-Means 是不错的选择（也可以视情况用 Mini Batch KMeans），100w 以上需要考虑用 Mini Batch KMeans； 如果数据中有离群点，使用基于密度的 DBSCAN 可以有效应对； 如果数据集是高维的，使用基于图论的谱聚类，其他的聚类算法在应对高维数据集时很难获得令人满意的效果。
K-Means 概要及其实现
参考： [1] 李航. 《统计学习方法》. [2] 宋天龙. 《Python 数据分析与数据化运营》
