聚类算法是无监督学习中常用的一类算法，其主要用于将数据集中的样本划分成多个具有相似特征的组或者簇。聚类算法在人工智能领域中有着广泛的应用，例如市场分割、图像分析、模式识别等。
1. 聚类算法的概述
聚类算法通过分析数据集中样本之间的相似度或距离，将相似的样本归为一类，从而实现数据的分组和分类。聚类算法并不依赖于事先标记好的训练数据，而是根据样本自身的特征进行划分，因此可以在未知的数据集上进行分类和预测。
常用的聚类算法包括 K-means、层次聚类、DBSCAN 等。不同的聚类算法有着不同的原理和适用场景，下面将介绍几种常见的聚类算法。
2. K-means 算法
K-means 算法是一种基于原型的聚类算法，通过将样本分为 K 个簇，使得同一个簇内的样本之间的距离最小化，并且不同簇之间的距离最大化。算法的流程如下：
- 随机选择 K 个数据点作为初始的簇中心。
- 将每个样本分配给离其最近的簇中心。
- 更新簇中心，即计算每个簇的平均值作为新的簇中心。
- 重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再改变或达到最大迭代次数。
K-means 算法的优点是简单、易于实现，但是对于初始簇中心的选取非常敏感，可能会得到不理想的结果。
3. 层次聚类算法
层次聚类算法通过计算样本之间的相似度或者距离，构建一个层次的聚类树。算法的流程如下：
- 将每个数据点看作是一个独立的簇。
- 计算两两数据点之间的相似度或者距离，并选择最近的两个簇进行合并。
- 更新簇之间的相似度或者距离。
- 重复步骤 2 和 3，直到所有数据点都合并成一个簇或者达到预设的簇的数目。
层次聚类算法有两种主要的类型：凝聚型和分裂型。凝聚型层次聚类从单个数据点开始，并将其合并成越来越大的簇。分裂型层次聚类则从所有数据点作为一个簇开始，并将其逐渐分裂成越来越小的簇。
4. DBSCAN 算法
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，将样本分为核心点、边界点和噪声点。算法的流程如下：
- 随机选择一个未被访问的核心点。
- 如果该核心点的邻域内包含足够数量的样本，则形成一个新的簇。
- 以该核心点为起点，找到所有密度可达的点，并加入簇中。
- 重复步骤 2 和 3，直到所有的核心点都被访问完毕。
DBSCAN 算法能够处理不规则形状的簇，并且对离群点比较鲁棒。然而，算法对于设置参数的敏感度较高，需要根据具体问题进行调整。
5. 总结
聚类算法是无监督学习中重要的一类算法，能够根据样本自身的特征进行数据集的分组和分类。本文介绍了几种常见的聚类算法，包括 K-means、层次聚类、DBSCAN 等。每种算法都有不同的原理和适用场景，需要根据具体问题选择适合的聚类算法进行应用。
参考文献： [1] X.-L. Xu, W.-L. Hao, K.-S. Chen. A Survey on Clustering Algorithms. Abstract book (1st. ed.) International Conference on Information, Computer and Education Technologies - 2017
（以上为文章内容的示范，可根据实际需求进行修改和补充）
本文来自极简博客，作者：深夜诗人，转载请注明原文链接：解释无监督学习中的聚类算法
