聚类算法是机器学习中涉及对数据进行分组的一种算法。在给定的数据集中，我们可以通过聚类算法将其分成一些不同的组。在理论上，相同的组的数据之间有相同的属性或者是特征，不同组数据之间的属性或者特征相差就会比较大。聚类算法是一种非监督学习算法，并且作为一种常用的数据分析算法在很多领域上得到应用。
分类
1.基于划分
给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。
特点：计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。
算法：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法
2.基于层次
对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。
特点：较小的计算开销。然而这种技术不能更正错误的决定。
算法：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法
3.基于密度
只要一个区域中的点的密度大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。
特点：能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
算法：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法
4.基于网格
将数据空间划分成为有限个单元（cell）的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。
特点：处理速度很快，通常这是与目标数据库中记录的个数无关的，只与把数据空间分为多少个单元有关。
算法：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法
