● 目标：将未标记的数据分成相似对象/点的组。■ 最大化簇内相似性并最小化簇间相似性。● 基本特征■ 簇：基于密度■ 聚类：划分式、互斥、部分● 输入（对于d维欧几里得空间）■■— 定义点邻域的半径■— 最小点数● 基本特性■ 簇：基于树状结构或层次结构■ 聚类：层次的（显然！），完整的， 每一层都是互斥的！● 原则上没有参数化■ 在实践中，通常指定簇的数量 与K-均值相似■ 选择不同的度量来计算