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一、资源简介

聚类是一种机器学习技术，涉及对数据点进行分组。给定一组数据点，我们可以使用clusteringalgorithm将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特性，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特性。聚类是一种无监督学习方法，是许多eld中常用的统计数据分析技术。

聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

二、主要内容

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。

在数据科学中，我们可以使用聚类分析从我们的数据中获得一些有价值的见解，当我们应用聚类算法时，我们可以看到数据点属于哪些组。今天，我们来看看数据科学家需要知道的5种流行的聚类算法，以及它们的优缺点

三、资源分享

同时为了方便大家，我们把最新PDF打包好了，可以直接下载哦~

获取方式：

2. 后台回复“常用聚类算法” 即可以获取资料哈~（建议复制，避免错字）

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