聚类说实话除了K-means，其他的我都不太懂，，，不懂也得写啊！！！
目录：
机器学习常见面试问题汇总
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聚类算法有哪些？
- 基于分层
- 基于划分
- 基于密度
- 基于模型
- 基于网格
K-Means
伪代码：
选取k个初始质心（作为初始cluster）；
repeat：
对每个样本点，计算得到距其最近的质心，将其类别标为该质心所对应的cluster；
重新计算k个cluser对应的质心；
until 质心不再发生变化
K-Means的主要优点有：
1）原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。
2）聚类效果较优。
3）算法的可解释度比较强。
4）主要需要调参的参数仅仅是簇数k。
K-Means的主要缺点有：
1）K值的选取不好把握，以及最开始质心的位置选取与结果关系也很大。
2）对于不是凸的数据集比较难收敛。
3）如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳。
4） 采用迭代方法，得到的结果只是局部最优。
5） k-means把任何点都归到了某一个类，对噪音和异常点比较的敏感。
如何确定K值的选取？
-
手肘法（不断增大k，然后关注误差平方和这个指标，选择拐点处作为最优k值）
手肘法 -
轮廓系数法（求轮廓系数，平均轮廓系数越大，聚类效果越好，平均轮廓系数最大的k便是最佳聚类数。）
轮廓系数法
DBSCAN
是相对抗噪音的，并且能处理任意形状和大小的簇。但是如果簇的密度变化很大，就会出现一些问题。
