摘要： 主要介绍 KMeans、GMM 、Agglomerative 、DBSCAN 等模型的使用，KMeans 是最常用最简单的模型，它尝试根据 n_clusters 设置找到代表数据区域的簇中心。而 GMM 可以看成是升级版的 KMeans ,它会改 KMeans 模型簇边界的计算方式，把圆形改成椭圆形，让数据边界更明显。Agglomerative 则更类似于树模型，使用近邻合并的模型，把相近的数据点合并为簇。DBSCAN 是更智能化的模型，通过数据点的聚集程度判断簇中心，在没有设置固定 n_clusters 的情况下分配出符合实际情况的簇。 阅读全文