利用Python实现K-Means、GMM、DBSCAN和AGNES四大常用聚类算法

简介：
本课程深入讲解并实践了四种常用的无监督学习聚类算法——K-Means、GMM、DBSCAN及AGNES，全部使用Python编程语言进行高效实现。 在无监督学习领域中，训练样本的标记信息是未知的。目标是对这些未经标记的数据进行分析以揭示其内在性质及规律，为后续数据处理提供基础。其中，“聚类”是最广泛研究与应用的学习任务之一。 聚类算法旨在将数据集中的样例划分成若干个通常不相交的子集合，每个子集合被称为一个“簇”。通过这种划分方式，可以使得每个簇对应于潜在的概念或类别，尽管这些概念对聚类模型而言是未知的。聚类过程只能自动形成这样的结构，并且需要用户来定义和命名各个簇所代表的意义。 聚类不仅可以作为一个独立的过程用于发现数据内在分布模式，还可以作为其他如分类任务中的预处理步骤使用。例如，在商业应用中，当商家难以明确界定“用户类型”时，可以先对用户的特征进行聚类操作，根据得到的簇来定义不同的用户类别，并基于这些类别训练出分类模型以识别新客户的归属。 本段落档实现了四种常见的聚类算法：K-Means、GMM（高斯混合模型）、DBSCAN以及AGNES。