无监督学习Python入门：聚类技术scikitlearn。

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

无监督学习（Unsupervised Learning）是指机器学习中，由训练数据自动提取隐藏结构并进行分析而产生模型的类型。应用场景包括图像分割、文本分类、推荐系统等。本文将带领大家快速上手scikit-learn中的聚类算法模块。

Scikit-learn 是 Python 中用于机器学习的优秀工具包。它提供了许多高级的功能，如特征工程、数据预处理、模型选择、模型评估等。此外，还内置了许多用于无监督学习的算法模块，如 K-Means、DBSCAN、GMM等。因此，通过本教程，读者可以快速掌握基于 scikit-learn 的无监督学习算法，并运用到实际项目中。

本教程主要涉及的内容如下：

1. 背景介绍：首先介绍无监督学习的概念及其分类。
2. 基本概念术语说明：本节介绍无监督学习的基本概念，并对相关术语进行说明。
3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解：本节主要介绍两种典型的聚类算法——K-Means 和 DBSCAN。
4. 具体代码实例和解释说明：本节基于两个例子详细阐述聚类算法的操作流程及相应的实现。
5. 未来发展趋势与挑战：最后谈谈聚类的未来发展方向和挑战。
6. 附录常见问题与解答：提供一些常见问题的解答。

2.基本概念及术语说明

2.1 定义

无监督学习（Unsupervised Learning）是指机器学习中，由训练数据自动提取隐藏结构并进行分析而产生模型的类型。应用场景包括图像分割、文本分类、推荐系统等。

无监督学习包含三种任务：

1. 聚类：把样本分成若干个