聚类算法是一类无监督学习算法，应用于无标签的数据。
聚类算法可以将相似的对象归到同一个簇中，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
聚类算法有很多，其中应用最广泛的一种算法是 K-Means 算法：
聚类算法 - K 均值（K-Means）
而对于非球状的数据分布，可能并不适合用 K-Means 算法，此时可以用 DBSCAN 算法：
聚类算法 - DBSCAN
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