聚类：无监督学习，将相似的样本聚为一类。核心如何定义相似。
分类：有监督学习，依据分类准则，将样本划分为不同的类。核心分类器的设计（KNN）

聚类：根据彼此不同的属性进行辨认，将具有相似属性的事物聚为一类，使得同一类的事物具有高度的相似性。

1.K-mean

1. 随机选取k个类别中心
2. 计算每个样本点到每个中心的距离，将样本归类到距离最近的类中。
3. 依据每个类的样本更新类中心
4. 重复2，3直至类中心变化小于某个阈值。

K-meas 算法的优点：简介快速，时间复杂度O(nkt)
K-meas 算法的缺点：需要预先知道/设定聚类数量k

2.系统聚类

自底向上的一种方法：初始时，各个样本自成一类，依据定义的相似度，每次合并一个类，不断向上合并直至到达设定了类别数

1. 定义样本间距离和类间距离的计算方法，每个样本自成一类
2. 计算任意两个类间距离，将距离最短的两个类合并
3. 重复步骤2直至聚为k类

样本间距离：欧几里得距离、均方距离、曼哈顿距离（1范数）、余弦距离、最大距离（无穷范数）
类间距离：最大距离、最小距离、平均距离、离差平方和距离

系统聚类的优点：灵活定义的距离对昂使得他有广泛的适用性
系统聚类的缺点：时间复杂度高，一般为$o(n^3)$。

3.DBSCAN聚类算法

DBSCAN：density-based spatial clustering of applications with noise
将类定义为：密度相连的点的最大集合，通过在样本空间中不断寻找最大集合从而完成聚类
有几个基本定义：$ϵ$领域，核心对象，直接密度可达，密度可达，密度相连

密度可达是直接密度可达的传递闭包

1. 定义半径$ϵ$和MinPts
2. 抽取未被访问的样本点q
3. 检验是否为核心对象，是-进入步骤4，否-返回步骤2
4. 找出该样本点所有密度可达的对象，构成聚类$C_q$.
5. 重复步骤2，直至所有样本点都被访问过一遍

能在带噪声的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪声

DBSCAN聚类的优点：能够过滤低密度区域，发现稠密样本点。不需要制定聚类数，可以过滤噪声，时间复杂度$o(n\log n)$

(概念稍微复杂点的一个聚类算法)