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本章开始进入__聚类算法(Cluster)__的讲解。 之前讲过的内容都是针对有监督学习的模型，即我们在分类之前知道最终分类的目标。而聚类算法是面向无监督学习的一种建模思想。
聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据__内部存在的数据特征__将数据集划分为__多个不同的类别__，使__类别内的数据比较相似__，__类别之间的数据相似度比较小__；属于无监督学习。
聚类算法的重点是计算样本项之间的相似度，有时候也称为样本间的距离。
和分类算法的区别：
分类算法是有监督学习，基于有标注的历史数据进行算法模型构建；聚类算法是无监督学习，数据集中的数据是没有标注的；在进入聚类算法学习之前，需要对以下知识点进行说明，大纲如下：
● Jaccard相似度、Pearson相似度
● K-means聚类● 聚类算法效果评估(准确率、召回率等)● 层次聚类算法● 密度聚类算法● 谱聚类算法聚类算法基于特征与特征之间的__相似程度__对数据进行归类。当数据没有一个明确的分类准则时，我们通过某种规律性的东西，对数据进行归纳和总结，最终得到数据之间的相似性程度。
这章会介绍一些相似度计算的公式。我们在选择了某种相似度的度量公式后，可以基于这种相似度对数据进行聚合，达到分类的效果。
K-means是聚类中最常用的方法。在日常工作中，因为聚类没有明确的标签Y，所以对数据进行归类划分之后，我们也要根据经验__主观得__对划分后数据的分类进行定义。
在统计分析中，聚类算法是一种__探索性分析__的工作。拿到数据后，我们可能没有一个明确的目标，不知道要做什么。我想先对数据做一个概要的分析，此时使用聚类分析可以达到这种效果。
本章最后会介绍K-means聚类的优缺点。针对这些缺点，我们可以通过哪些改进的方法，来对数据进一步聚类。
聚类算法没有目标值Y，那么如何去度量准确率和召回率呢？
如果所有的数据都没有目标值标签，那么无论怎么计算都不可能算出准确率和召回率的。因此，我们可以将一些存在目标值Y的数据放到数据集中一起计算，从而得到准确率和召回率。这个思路本质上还是有监督的算法思想。__面试时可能会问：__如何去评价一个聚类算法模型的好坏呢？
首先我根据人为的经验对一些数据进行划分，然后将这些数据放入我们的模型中进行分类。如果最终的分类结果和我认为预测的结果相似度高，那么认为这个聚类算法模型是优秀的。毕竟__聚类分析是结合了实际业务的__，作为数据分析师不可能对业务数据完全不敏感。的基本思想是：通过某种测度计算节点之间的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新连接个节点。该方法的优点是可随时停止划分。
的基本思想是：假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。
是建立在谱图理论基础上的。与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。谱聚类算法建立在中的谱图理论基础上，其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题，是一种点对聚类算法，对具有很好的应用前景。
图论的这个算法一般在自然语言处理中用得比较多。
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