企业集聚

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用

利用层次、DBSCAN、K-means三种算法对鸢尾花数据集进行聚类，并使用准确度、运行时间、轮廓系数评估结果。本研究结果包含准确度最优的层次方法、运行时间最短的DBSCAN方法以及轮廓系数值较高的层次和K-means方法。

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

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