一、聚类的概念
聚类是一种无监督学习方法，其目的是将数据集中的样本划分成若干个彼此相似的组或“簇”。聚类算法通过分析数据的内在结构，将相似的数据点归为同一簇，同时使得不同簇之间的差异最大化。聚类的结果可以帮助我们理解数据的分布特征，发现数据的潜在模式，以及为后续的数据分析和决策提供依据。
二、聚类算法的特点
聚类的主要特点包括：
1、无监督
聚类不需要预先标记的标签，算法自行发现数据的分组。这一般是通过欧氏距离、余弦相似度等度量指标实现的。
2、分组
聚类算法将数据点分配到不同的簇中，使得同一簇内的点尽可能相似，而不同簇之间的点尽可能不同。
3、特征学习
聚类可以揭示数据的内在特征和结构。
三、常见聚类算法
1、K-Means
最常见的聚类算法之一，通过迭代优化簇中心（质心）来最小化簇内样本与簇中心的距离之和。
2、层次聚类
通过构建一个多层次的嵌套簇树来组织数据，可以是自底向上的聚合或自顶向下的分裂。
3、DBSCAN
基于密度的聚类算法，可以识别任意形状的簇，并且能够处理噪声点。
四、聚类和分类
1、是否有监督
分类通常是指监督学习，这意味着在训练模型时，我们有一组预先标记的数据，模型通过学习这些标记来学习如何将新的数据点分配到正确的类别。而聚类是一种无监督学习方法，没有预先定义的类别标签。聚类算法试图将数据点分组，使得同一簇内的点尽可能相似，而不同簇之间的点尽可能不同。从笔者的角度看，只看结果其实聚类和分类是一样的，都是把某一个样本划分到某一类中，两者最大的不同就在于算法实现的方式上。
2、目标
分类算法通常基于已知的类别信息来构建决策边界。聚类的目标是探索数据的内在结构，发现数据中的模式和分组，而不依赖于预先定义的标签。所以遇到没有标签的数据时，作为探索分析的第一步，我们往往都会采用聚类算法（优选DBSCAN之类的不需要预先指定类簇数目的算法）看看数据的分布。
3、评估方法
分类的性能通常通过准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值等指标来评估。由于没有预先定义的标签，聚类结果的评估通常更复杂，可使用轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数等指标。
五、聚类算法应用
这里使用K-Means作为示例。
# 导入必要的库
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成模拟数据集
X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
# 创建 KMeans 实例，设置簇的数量
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
# 训练模型
kmeans.fit(X)
# 预测聚类结果
y_kmeans = kmeans.predict(X)
# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.5)
plt.title('KMeans Clustering')
plt.show()