无监督学习 基于质心的聚类算法即K-Means聚类，聚集聚类和基于密度的空间聚类实现。 要求 Python 3.6及更高版本 科学工具学习 麻木 科学的 matplotlib 信息 通过智能融合完成的K-Means聚类可以加快处理速度，并多次运行以获得最佳结果。 有很多参数可供使用，也有可视化部分。 聚集聚类是分层聚类（自下而上，分组）的一种，它比分裂聚类更受欢迎。 使用距离矩阵可以导出数据的树状图，可以更改和测试用于计算距离矩阵的标准（单个，平均，完整和质心链接）。 具有噪声的基于密度的空