聚类算法是没有明确分类映射关系数据的利器，挺适合那些没有标签的场景。简单来说，分类算法需要依赖有标签的数据，而聚类则是根据数据之间的相似性把数据自动归类。像公司客户价值划分，网页内容自动归类等都可以用聚类算法来搞定。K-Means算法是其中经典的代表，常用它来把数据分成 K 个组。它的核心思想就是根据数据之间的距离来划分，直到每个数据点都找到最合适的组。其实用起来也不复杂，你只需要提前设置好 K 值，通过迭代计算得到最佳的分组。其实如果你在做数据时没有明确的标签，这种算法可以大大简化你的工作。
如果你对聚类算法感兴趣，详解 K-Means 聚类算法这篇文章是个不错的入门资源，而且实践上实用哦。
，聚类算法是一种强大的工具，适合无监督学习。学会了 K-Means，基本上你可以在多数据项目中得心应手了。
如果你想深入理解，也可以参考一下相关的学习资源：探索无监督学习：聚类、降维与特征提取，或者试试用 Python 实现它。
你也可以动手写个聚类算法实现，体验一下如何快速搞定数据归类的工作。