K-Means Clustering
作为非监督学习的典型代表，K-Means 可以通过对于数据点的聚类来完成分类，其计算过程如下：
按照设定的 K 值随机初始化 K 个聚类的中心点
将所有的数据点根据离这 K 个中心点的距离进行分类
计算每一个分类中的数据点的均值，并将这 K 个均值点作为新的中心点，重新进行聚类
上述聚类过程循环多次，算法最终会按照设定的收敛条件收敛到指定的 K 个中心点以完成聚类
在计算机相关应用中，可以利用 K-Means 来完成图像的分割，并在此基础上对分割后的图像进行操作：
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER + cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 100, 0.2)
# then perform K-Means clustering
# the number 10 after the criteria is asking the algorithm to try 10 different initial centers
k = 3
retval, labels, centers = cv2.kmeans(pixel_vals, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
# convert data into 8-bit values
centers = np.uint8(centers)
segmented_data = centers[labels.flatten()]
# reshape data into the original image dimensions
segmented_image = segmented_data.reshape((image.shape))
# display the image with colors according to each pixel's class centers intensity
plt.imshow(segmented_data)
层次聚类 Hierarchical Clustering
K-Means 算法在预先知道分类的数量 K 时，使用起来一般更加有效，但由于 K-Means 算法中类的中心的定义方式使得其更加倾向于基于圆形、球形或超球面进行分类，例如针对下面这个明显的月牙形数据分布的分类来说，K-Means 就无法做出合适的分类。
此时，如果我们对于评价是否归属一个分类的距离有一个大致的概念时，可以选择层次聚类的方式：层次聚类如其名称所述，通过衡量两个特征点之间的距离，分层级的不断扩大归属于同一个聚类的点的数量，最终当算法计算出来的分类取得设定值时停止聚类。根据层次聚类中距离的定义方式，其又可以进一步分解为多种不同的算法。
在 Scikit-Learn 的聚类算法中层次聚类的实施算法采用的是 Agglomerative clustering，其采用从底向上的方式进行聚类，算法开始时会假定每一个输入数据都属于一个单独的分类，在此基础上根据选定的判断标准逐渐将相同的类别进行融合。
The
Agglomerative Clusteringobject performs a hierarchical clustering using a bottom up approach: each observation starts in its own cluster, and clusters are successively merged together. The linkage criteria determines the metric used for the merge strategy:
- Ward minimizes the sum of squared differences within all clusters. It is a variance-minimizing approach and in this sense is similar to the k-means objective function but tackled with an agglomerative hierarchical approach.
- Maximum or complete linkage minimizes the maximum distance between observations of pairs of clusters.
- Average linkage minimizes the average of the distances between all observations of pairs of clusters.
在 Scikit-Learn 中使用层次聚类的代码如下：
from sklearn import cluster
# Specify the parameter for linkage method, 'ward' is default,
# and can also use 'complete' and 'average'
cluster = cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
# labels will be an array with the same length of the data which represents which cluster each point belongs to.
labels = cluster.fit_predict(X)
层次聚类的较为突出的缺点：
对于异常值敏感，因此应该尽量确保数据的质量
计算复杂度较高，O(n2)
DBSCAN
DBSCAN 算法的全称是 Density Based Spatial Clustering Applications with Noise，这个聚类算法最终不会将所有的数据划归到某一个分类当中，仅会对足够紧凑的数据集进行聚类，而将其他零散数据视作异常值，因此对于数据噪声不再敏感。
在 Scikit-Learn 中使用 DBSCAN 聚类的代码如下：
from sklearn import cluster
# Specify the parameter for distance and minimum number of points in a cluster
dbscan = cluster.DBSCAN(eps=5, min_samples=5)
# labels will be an array with the same length of the data which represents which cluster each point belongs to.
dbscan.fit(X)
# The result can be found via `dbscan.labels_` with -1 being noise
在 DBSCAN 中无需事先指定分类的数量，并且对于异常数据不敏感，其主要缺点为：
- 在分类过程中假设位于边界的点与两个不同分类的距离相同，那么算法会采取先到先得的方式，因而可能无法准确分类边界点
Gaussian Mixture Model Clustering
高斯混合模型聚类假定同一类中的数据点服从同一个概率（高斯）分布，在两个类的重合部分，会分别计算样本点属于其中某一个类的概率，进而将其划归到概率更高的类中。
算法实现的步骤如下：
指定潜在的分类的数量 K，进而建立 K 个高斯分布，也即指定每一个分布的均值和方差，在实际实现过程中可以先对数据集执行 K-Means 聚类，在聚类的基础上再计算相应的均值和方差
按照当前的分布的对数据进行分类
以最大化期望为目标，在前述分类的基础上对于之前建立的多个分布进行评估
评估算法的收敛性，如果未能收敛则从第二步开始执行
通过 Scikit-Learn 执行高斯混合模型聚类的步骤如下：
from sklearn import mixture
# Specify the parameters for the clustering
gmm = mixture.GaussianMixture(n_components=3)
# Fit the model
gmm.fit(X)
# clustering contains an array representing class labels each data belongs to
clustering = gmm.predict(X)
聚类的结果评估
在聚类完成后，我们还需要通过一些客观的指标对于聚类的结果进行评价，其主要的评价指标的来源如下：
数据的外部标注
数据的内部评价指标：同一类的聚合程度 Compactness 和类间的分隔程度 Seperability
具体的计算过程可以参考 Scikit-Learn 的相应文档部分。
参考阅读
- Clustering in Scikit-Learn