常用聚类算法

~ k均值算法

　　将数据点划分为多个子集，并且保证在同一子集内数据点间的距离最小，进而实现对数据点进行无监督分类的算法。

~ EM算法（最大期望算法）

　　试图找到一个混合高斯分布对样本数据点进行聚类（每个聚类都用一个高斯分布表示），与k均值算法不同，EM算法并不认为每个数据点都是被硬性分类的，而是认为每个数据点对于每个聚类都有一定程度的隶属关系。