聚类属于无监督学习，事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类是不需要对数据进行训练和学习的。主要的聚类算法有K-Means和DBSCAN。
K-Means算法的基本原理比较简单：1.指定K值（数据要分成的簇的数目），并指定初始的k个质心；2.遍历每个数据点，计算其到各个质心的距离，将其归类到距离最近的质心点；3分类完毕后，求各个簇的质心，得到新的质心点；4.重复2和3中的操作，计算新的质心与旧的质心之间距离，如果小于设定的误差值，则停止计算，否则继续进行迭代。
K-Means算法的效果由SSE（sum of square error误差平方和）来衡量，聚类的效果受K值和初始质心影响很大，有可能会在局部形成聚类点。有一种改进方法是二分K-Means算法，每次选择SSE值最大的簇进行二分类，直到分成K个聚类。
K-Means算法还有一个很明显的缺点是对于某些分布的点是不能进行分类的，比如如图中的点：
应该分为外环一个簇，内部一个簇的，K-Means的分类明显是不合理的。针对它的这些缺点提出了DBSCAN算法。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法的原理指定一个半径r和阈值MinPts，将点归为三类：1）核心点，如下图点A，在它的r半径内，点密度大于等于阈值MinPts；2）边界点，如下图B和C点，在很核心点的r范围内，但是其自身r范围内点密度小于阈值MinPts；3）离群点，如下图N点，其r范围内没有其他的点。
具体的聚类方法是：1.先将所有点标记为unvisited，并随机选择一个unvisited的点p，改变其状态为visited，从它开始遍历；2.点p若为核心点，且不属于任何的簇，则新建簇C，并对其r范围内的点进行遍历，直到遇到边界点位置；3.在剩下的unvisted点中随机找一个点开始2操作，直至所有的点都变为visited。
对两种聚类方法的优缺点总结如下：
| K-Means | DBSCAN | |
| 优点 |
1.简单，快速，容易实现； 2.适合常规数据集； |
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； |
| 缺点 | 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； |
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）； |