sklearn 聚类模型

sklearn（Scikit-learn）是一个用于机器学习的Python库，它包含了许多常用的机器学习算法，包括聚类算法。在sklearn中，有几种常见的聚类模型可用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇。

其中一种常见的聚类算法是K-means算法，它基于样本之间的距离来将其划分为不同的簇。sklearn中的K-means聚类模型可以通过`sklearn.cluster.KMeans`类来使用。你可以通过设置簇的数量和其他参数来对数据进行聚类。

另一种常用的聚类算法是层次聚类（Hierarchical Clustering），它根据样本之间的相似性将其组织成一个层次结构。在sklearn中，你可以使用`sklearn.cluster.AgglomerativeClustering`类来执行层次聚类。

还有其他一些聚类算法，如DBSCAN、Mean-Shift等，它们也可以在sklearn中找到相应的实现。你可以根据你的数据和需求选择适合的聚类模型，并使用sklearn来进行实现和分析。