什么是聚类
聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小； 属于无监督学习
聚类算法的重点是计算样本项之间的相似度，有时候也称为样本间的距离
和分类算法的区别： 分类算法是有监督学习，基于有标注的历史数据进行算法模型构建 聚类算法是无监督学习，数据集中的数据是没有标注的
相似度/距离公式
pearson相关系数
K-means算法：
K-means算法优缺点：
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缺点： K值是用户给定的，在进行数据处理前，K值是未知的，不同的K值得到的结果也不一样；
对初始簇中心点是敏感的
不适合发现非凸形状的簇或者大小差别较大的簇
特殊值(离群值)对模型的影响比较大
优点： 理解容易，聚类效果不错
处理大数据集的时候，该算法可以保证较好的伸缩性和高效率
当簇近似高斯分布的时候，效果非常不错
K-means优化:
二分K-Means算法
K-means++算法
Mini Batch K-means算法：
聚类算法的衡量指标--轮廓系数
