游戏数据科学

聚类算法旨在根据数据中的固有模式和相似性将数据组织成组或簇。它们在当今生活中扮演着重要角色，例如在市场营销和电子商务、医疗保健、数据组织和分析以及社交媒体中。现有众多聚类算法，并且不断有新的算法被引入。每个算法都有其自身的优点和缺点，截至目前，还没有适用于所有任务的通用算法。在这项工作中，我们分析了现有的聚类算法，并从五个不同维度对主流算法进行分类：基本原理和特征、数据点分配到簇、数据集容量、预定义簇数量和应用领域。这种分类有助于研究人员从不同角度理解聚类算法，并帮助他们识别适合解决特定任务的算法。

本文介绍专门用于分析幂律分布的python库powerlaw，提供了丰富的工具来拟合、比较和可视化幂律分布及其他类型的分布（如指数分布、对数正态分布等）。