本文档深入探讨了聚类算法中的两种重要方法：K-Means和DBSCAN，它们均属于无监督学习的重要组成部分。无监督学习专注于理解数据的内在结构和分布，而聚类算法则是这类学习的核心，旨在根据数据的相似性将其划分为若干个自然的组或簇。
**一、K-Means算法**
K-Means是一种基于原型的聚类算法，其基本思想是将数据点分配到最近的质心（原型）形成的簇中。算法流程包括以下步骤：
1. **基于原型的簇**：每个簇由一个中心点（质心）代表，新样本点被归入最接近的质心所在的簇。
2. **K-means定义**：通过迭代优化，不断更新每个簇的质心位置，直到质心不再改变或达到最大迭代次数。
3. **重要参数**：
- `n_clusters`：预设的簇的数量，需人工设定，影响聚类结果。
- `init` & `random_state` & `n_init`：初始化策略，影响初始聚类效果，设置随机种子可保证可重复性。
- `max_iter` & `tol`：最大迭代次数和停止迭代时的阈值，控制算法收敛速度。
**二、使用sklearn实现K-Means**
在sklearn库中，通过`KMeans`类进行实例化和应用。评估指标如轮廓系数用于衡量聚类的质量，案例演示了如何利用轮廓系数选择合适的`n_clusters`值。此外，初始化参数的选择对最终结果有显著影响。
**三、DBSCAN算法**
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）则是一种基于密度的聚类算法，它不预先设定簇的数量，而是根据数据点的密度来自动发现簇。DBSCAN的关键概念包括：
1. **DBSCAN原理**：算法依据核心点、边界点和噪声点的概念，区分稠密区域和稀疏区域。
2. **算法执行过程**：从高密度区域开始扩展，形成簇，并排除噪声点。
**四、sklearn实践**
在sklearn中使用`DBSCAN`时，需要注意的参数有：
- `eps`：邻域半径，定义紧密相连点的距离阈值。
- `min_samples`：形成核心点所需的最少邻居数量。
**总结**
本文档详细介绍了K-Means和DBSCAN这两种聚类算法的工作原理、参数解释以及在sklearn库中的实际操作。通过了解和掌握这两种算法，用户可以在处理大量无标签数据时，发现数据内在的结构和组织，为后续的数据分析和挖掘工作提供有力支持。同时，对参数的选择和理解对于算法性能的优化至关重要。
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