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一、聚类算法介绍

一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。

聚类算法常用于用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别等方面。

二、分类

（一）根据聚类颗粒度分类

（二）根据实现方法分类

三、案例

1.创建数据集

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score# 创建数据集
# X为样本特征，Y为样本簇类别， 共1000个样本，每个样本2个特征，共4个簇，
# 簇中心在[-1,-1], [0,0],[1,1], [2,2]， 簇方差分别为[0.4, 0.2, 0.2, 0.2]
#make_blobs 用于生成多类别的聚类数据集，通过指定总样本数（n_samples）、中心点（centers）、标准差（cluster_std）等等参数，创建具有明确分组结构的样本。
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[-1, -1], [0, 0], [1, 1], [2, 2]],cluster_std=[0.4, 0.2, 0.2, 0.2],  #n_feature： 每个样本的特征数（2代表二维数据）random_state=9)# 数据集可视化
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o')
plt.show()

2.使用k-means进行聚类,并使用CH方法评估

y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(X)
# 分别尝试n_cluses=2\3\4,然后查看聚类效果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.show()# 用Calinski-Harabasz Index评估的聚类分数
print(calinski_harabasz_score(X, y_pred))