# 聚类算法

聚类算法是无监督学习的重要分支，通过发现数据中的内在结构和模式，将相似的数据点分组到同一个簇中。

# 主要算法

# K-means

K-means是最简单和最常用的聚类算法，通过迭代优化将数据点划分为K个簇。它计算效率高，但需要预先指定簇的数量。

# 层次聚类

层次聚类通过构建树状的聚类层次结构，可以自底向上（凝聚式）或自顶向下（分裂式）进行聚类。它不需要预先指定簇的数量。

# DBSCAN

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并且可以检测噪声点。它适合处理非球形簇和带有噪声的数据。

# 高斯混合模型

高斯混合模型假设数据由多个高斯分布生成，通过EM算法估计模型参数。它能够处理重叠的簇，并提供聚类的概率解释。

# 应用场景

客户分群
图像分割
社交网络分析
异常检测
市场细分

# 选择建议

数据结构简单，簇数已知：K-means
需要层次结构：层次聚类
簇形状不规则，有噪声：DBSCAN
需要概率解释：高斯混合模型