本文介绍了三种主要的聚类算法：简单聚类算法如KNN和K-means；层次聚类，包括从每个样本开始合并到k类的方法以及从所有样本为一类开始分裂的方法；密度聚类，探讨了其优点如能够发现任意形状的聚类和对噪声的不敏感性，同时也指出了计算复杂度大的缺点，并提到了DBSCAN等具体算法。
一、简单的聚类算法
KNN
K-means
二、层次聚类
将每个样本视为一类，进行合并，最终聚为k类。
将所有样本视为一类，进行分裂，最后分裂为k类。
三、密度聚类
1、优点：克服基于距离聚类发现的类圆问题，发现任意形状聚类，对噪声不敏感
2、缺点：计算复杂度大
DBSCAN
Jaccard相似系数
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