一. 聚类概念

无监督问题：
我们手里没有标签了

聚类：
相似的东西分到一组

难点：
如何评估，如何调参

二. K-MEANS算法

2.1 基本概念

K值:
要得到簇的个数，需要指定K值
(我们需要将数据分为几类，K值就指定为该数值)

质心：
均值，即向量各维取平均即可

距离的度量：
常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化）

优化目标：

2.2 工作流程

图a：
原始的数据集

图b：
随机指定了两个初始的点

图c-e：
改变x点的位置 或者调整参数来改变

2.3 优势和劣势

优势：
简单，快速，适合常规数据集

劣势：

1. K值难确定
2. 复杂度与样本呈线性关系
3. 很难发现任意形状的簇

三. DBSCAN算法

3.1 基本概念

密度相连：
若从某核心点p出发，点q和点k都是密度可达的,则称点q和点k是密度相连的。

边界点：
属于某一个类的非核心点,不能发展下线了

直接密度可达：
若某点p在点q的r 邻域内，且q是核心点则p-q直接密度可达。

噪声点：
不属于任何一个类簇的点，从任何一个核心点出发都是密度不可达的

图解：
A：核心对象
B,C：边界点
N：离群点

3.2 工作流程

参数D：
输入数据集

参数ϵ：
指定半径

MinPts：
密度阈值

3.3 参数选择

半径ϵ：
可以根据K距离来设定：找突变点K距离：给定数据集P={p(i); i=0,1,…n}，计算点P(i)到集合D的子集S中所有点之间的距离，距离按照从小到大的顺序排序，d(k)就被称为k-距离。

MinPts：
k-距离中k的值，一般取的小一些，多次尝试。

3.4 优势和劣势

3.4.1 优势

1. 不需要指定簇个数
2. 可以发现任意形状的簇
3. 擅长找到离群点（检测任务）
4. 两个参数就够了

这类通过K-means方法是没办法聚类的，但是通过DBSCAN算法是可以出色的完成

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-44YqRof6-1658896626594)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/2638478-58ca185e6d18962b.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)]

3.4.2 劣势

1. 高维数据有些困难（可以做降维）
2. 参数难以选择（参数对结果的影响非常大）
3. Sklearn中效率很慢（数据削减策略）

四. 算法可视化

官方提供了一个可视化的算法动态演示，真的很给力。

K-Means:
https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/

DBSCAN:
https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/

参考：

1. https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1003590004#/courseDetail?tab=1