概述
聚类指根据一定的准则，把一份事物按照这个准则归纳成互不重合的几份。机器学习中，聚类指按照一个标准，这个标准通常是相似性，把样本分成几份，使得相似程度高的聚在一起，相似程度低的互相分开。
聚类的方法很多，有基于分层的聚类，基于划分的聚类，基于密度的聚类。不同的方法有各自的特点，适用于不同分布的数据。有的适用于大数据集，能发现不同的任意形状的数据。有的算法简单，适用于小量数据集。众多方法中又有无监督学习，和半监督学习。
一组m * n 维数据，通过聚类分成5簇，每个样本属于哪个簇用one_hot编码表示，可以看成样本由n维降到了5维。可以把聚类看做一种降维的方法，用在数据处理阶段。 
样本相似性度量
用距离表示
衡量两个向量间的相似程度，可以用两个向量间的距离表示：距离近，则相似程度高，距离远，则相似程度低。距离有不同的度量视角，不同视角的度量对应的距离可能不同，这便有可能在不同的距离角度把数据分类，不同的度量方法应用在不同的聚类方法之中：
用距离度量数据需先做均一化。
杰卡德相似度
如果样本是从一个集合中选取的，衡量各样本的相似度，可以用杰卡德相似度。看两个样本有多少交集，交集多说明相似度高。实际中结合具体业务可能会给定不同特征不同的权重值。 
余弦相似度
样本在空间中表示，除了用两个样本间距离去衡量相似性，还可以用它们向量间夹角大小来衡量，余弦相似度就是这样的方法，范围[-1, 1]。 
如果把每个样本看做一个函数，求每个样本的均值、方差，可以利用皮雅逊相关系数度量相关性，范围[0, 1]，1表示相关性极强： 
簇间相似性度量
不仅需要衡量数据间的相似性，还需要衡量聚类结束后得到的结果的好坏。即衡量各簇间的相似性，相似性越低，说明聚类的效果越好。
当已知标签时， 衡量指标有ARI，AMI，均一性和完整性。ARI和AMI范围[0, 1]，数值越大说明聚类效果越好。
轮廓系数
当样本标签未知时，可以用轮廓系数度量聚类效果。
一个簇内样本，到簇内其他样本的距离的平均值为ai，叫做簇内不相似度，ai越小，说明这个点和簇内其他样本距离越近，聚类效果越好。一个样本到其他簇的距离按簇求平均值取最小的，称为簇间不相似度，越大说明这个样本越不属于其他簇。定义轮廓系数是S（i）为： 
S(i)越接近1，说明聚类效果越好。越接近-1说明聚类效果越差。等于0，说明样本点在聚类边界上。
聚类方法
k-means
k均值算法：
1. 首先给定聚类中心，所有样本求和聚类中心的欧氏距离，取数值小的作为当前距离并归入那个中心点。
2. 计算归入个中心的点的平均值作为新的聚类中心，再重复步骤1，直到达到规定迭代次数或阈值。
（步骤二如果数据分布不均匀，可以选择中位数，就是k-mediods（k中值）算法）
缺点是对初值敏感，初值的选择对聚类的影响很大。
k-means++，对k-means的改进：
1. 首先随机选择一个聚类中心点，计算其余各样本到这点的距离di。
2. 所有di求和得到总距离D，用di/D做概率，选择第二个聚类中心点。
3. 再计算其余各点到离自己最近聚类中心的距离，重复步骤2，知道得到指定中心数。
4. 重复k-means步骤。
假设各簇数据概率密度符合高斯分布，利用最大似然估计得到k-means的目标函数： 
则如果数据满足方差相同的高斯混合模型，K-means可以得到比较好的聚类效果。损失函数值随指定簇数降低，选择曲线拐点（elbow）处簇数做指定簇数。
层次聚类
层次聚类分自顶向下和自下而上两种方法。自下而上是先认为每个样本单独一类，计算每个样本间距离，把距离最小的合并成一类。然后重新计算各样本距离，不断聚类。
这里的距离，一般用欧式距离。但在衡量两个类间距离时，选择参与计算的样本时有不同的方法。 
不同的数据选择不同的衡量方法，不一定均值就更好。
当类间距离大于设定的阈值或达到设定簇数时，停止聚类。
层次聚类的优点是能发现样本间的层级关系。
参考：
小象学院，邹博《机器学习V》聚类
http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means
http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/20/k-means.html
层次聚类：http://bluewhale.cc/2016-04-19/hierarchical-clustering.html
密度聚类：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10088625
http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/37330471