一网打尽目前常用的聚类方法😊，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念和应用场景。

首先，我们来看看经典的K均值算法👍。这是一种简单且应用广泛的聚类方法，通过迭代的方式将数据集划分为预设数量的簇，适用于数值型数据。接着是层次聚类🌲，它通过构建树形结构来展示不同簇之间的关系，适合于小型数据集。此外，还有DBSCAN密度聚类🌍，这种算法能自动确定簇的数量，特别适合处理具有噪声的数据。

除了这些传统方法，近年来基于机器学习的聚类方法也逐渐流行起来，比如高斯混合模型🤖，通过概率分布来描述数据点属于各个簇的可能性。而谱聚类弦乐器，则是一种利用图论思想进行聚类的方法，能够较好地处理非凸形状的簇。

每种方法都有其适用场景和优缺点，选择合适的聚类算法对于数据分析至关重要🔍。希望这篇综述能帮助你更好地理解和应用这些方法，为你的数据分析工作提供有力支持💪。

聚类算法 数据分析 机器学习