聚类方法的讲义 PPT，内容还挺实在的，适合做数据或市场细分的朋友参考一下。讲得比较清楚，从聚类的基本任务讲到系统聚类法，像k-means、欧式距离、Q-距离这些常见算法和概念都带到了，搭配案例用起来会更直观。

里面提到的样本分类和变量分类，是做初步探索时常见的做法，尤其是在你数据还比较“原始”的时候，用聚类先分个类，再去做判别、降维都比较方便。就像是先把人群按兴趣标签分个组，再研究他们的行为特征。

距离和相似性这块讲得也不啰嗦，比如用欧式距离判断相近，或者用余弦相似度看方向一致，其实你在用sklearn的时候经常得选这些参数，有这个讲义打底，心里会更有谱。

另外提到的系统聚类法，其实挺适合做聚类谱系图，尤其是对数据点少但要看结构的情况，清晰还不费劲。像在抽样设计时搞分层抽样，这种方法也派得上用场。

还有一个小建议：如果你用k-means，记得初始中心点真的挺重要，建议跑几次，或者用k-means++初始化方式，不然聚出来的效果离谱。

这个讲义 PPT 不花哨，但蛮实用，适合新手打基础，也适合老手回顾一下概念。如果你还在找方向或搞不清数据结构，真心推荐看看。