KMeans 的上手门槛比较低，代码也简单，适合初学者练手。层次聚类有点像“画家分组”，逻辑清晰，适合样本量不大的时候用。DBSCAN挺适合那种数据不太规则的情况，能自动噪声。BIRCH也蛮有意思，大规模数据的时候表现还不错。

如果你正纠结选哪个，不妨都试一遍，顺便看看数据的分布特性，说不定有惊喜。

文中给了不少Python代码示例，比如sklearn.cluster.KMeans和DBSCAN的调用方式，配合实战数据一块看，更直观。

我推荐的这篇文章，不只是把算法丢给你，还结合了实际应用场景，讲清楚怎么选、怎么调参，比较适合需要快速落地的小伙伴。

你也可以顺手看看这些文章：Python KMeans 聚类与应用探讨、探究层次聚类、优化后的 BIRCH 聚类算法，都还不错。

如果你数据杂、量大、不知道该用哪个聚类算法，可以从 KMeans 和 DBSCAN 开始试手，效率和效果兼顾。