clustering，clustering coefficient

聚类是一种无监督学习方法clustering，旨在将相似clustering的样本聚集在一起clustering，使得同一类簇内clustering的样本彼此接近，而不同类簇的样本相互远离以下是关于聚类的详细解答1 距离定义 聚类过程中，样本之间的相似性通常通过距离来度量 距离定义包括连续属性离散有序属性和离散无序属性等几种度量方式 常用的距离度量方法包括。

而Clusters则是指一组聚集在一起的对象或数据点在统计学机器学习和其他数据分析领域，Clustering是一种常见的技术，用于将数据点分组，使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点彼此不同这种分组基于数据点的某些共同特征或属性例如，在客户分析中，可以根据客户的购买行为地理位置。

聚类clustering是一种特殊的分类，与分类分析法不同，聚类分析是在预先不知道欲划定类的情况下如，没有预定的分类表没有预定的类目，根据信息相似度原则进行信息集聚的一种方法聚类的目的是根据最大化类内的相似性最小化类问的相似性这一原则合理的划分数据集合，并用显式或隐式的方法描述。

原型聚类即“基于原型的聚类prototypebased clustering”，原型指的是样本空间中具有代表性的点类似于KMeans 选取的中心点通常情况下来说，算法现对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解而不同的初始化形式和不同的求解方法，最终会得到不同的算法常见的 KMeans 便是基于簇中心。

关键概念不相似性衡量不同类别的数据间的距离类间距离目标是减小类与类之间的差异确定簇类数量K的方法如CH index和Gap statistic二聚类算法分类主要的聚类方法有基于原型的如KMeans和kmediods，通过中心点进行聚类基于图的hierarchical clustering，通过节点和边构建聚类结构基于密度。

分裂聚类从整体数据集中开始，通过连续划分形成簇，直至达到预设的簇数量聚集聚类从每个观测值独立的簇开始，逐步合并相似的簇，直至最终形成单一簇关键步骤特征选择或提取选择或提取用于聚类的特征聚类算法设计或选择选择合适的层次聚类算法，如AgglomerativeClustering聚类验证验证聚类结果的。

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