机器学习入门：K-means和DBSCAN聚类算法（包含概念、图示和代码示例）。

简介：
聚类概念的聚类过程，实质上是将具有相似特征的元素归纳到不同的组别中，这构成了一个典型的无监督学习问题，其挑战在于缺乏明确的标签信息。相比之下，在有监督学习环境中，标签能够有效地帮助我们对模型进行评估；然而，无监督学习由于缺乏此类辅助信息，在评估模型的优劣时会面临一定的困难。针对不同的参数配置，所得到的学习结果由于难以直接衡量模型的精确度，因此无法通过单纯比较精确度来选择最佳的参数组合。K-Means算法作为聚类领域中最为基础且广泛应用的算法之一，其核心思想如下：首先，一个数据样本被引入系统内，需要预先指定簇的数量（K值），以确定最终要划分成的簇的个数；随后，计算每个簇中所有数据点的均值向量，即所谓的质心。质心是指一个簇内所有数据点的各维度数值的平均值，并在迭代过程中不断更新。在距离度量方面，通常采用欧几里得距离和余弦相似度作为衡量标准；但需要注意的是，在使用这些距离度量方法之前，通常需要对数据进行标准化处理。最后, 优化目标是通过目标函数来进行持续的优化和求解, 目标函数是...