主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。
有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。
由于字数限制，分成五篇博客。
【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法
【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解
【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导
【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类
密度聚类亦称“基于密度的聚类”（density-based clustering），此类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。通常情形下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。
DBSCAN （全称“Density-Based spatial Clustering of Applications with Noise”）是一