1 K-Means聚类
基本K-Means算法的思想很简单，事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度，故在大规模的数据集上，K-Means算法的收敛速度比较慢。
2 均值漂移聚类
Mean-Shift聚类是基于滑动窗口的算法，试图找到数据点的密集区域。这是一种基于质心的算法，意味着其目标是定位每个簇的中心点，通过将滑动窗口的均值点作为候选点来迭代更新中心点。在后处理阶段将消除近似重复的窗口，最终形成一组中心点及其相应的簇。
与K-means聚类相比，Mean-Shift的最大优势就是可以自动发现簇的数量而不需要人工选择。簇的中心向最大密度点聚合的事实也是非常令人满意的，因为它可被非常直观地理解并很自然地契合数据驱动。
3 具噪声基于密度的空间聚类算法
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，类似于Mean-Shift，但具有一些显著的优点。
4 高斯混合模型的期望最大化聚类
K-Means的主要缺点之一是其简单地使用了平均值作为簇的中心。 高斯混合模型（GMMs）相比于K-Means来说有更多的灵活性。 对于GMMs，我们假设数据点是服从高斯分布的（对于用均值进行聚类，这一假设是个相对较弱的限制）。 这样，我们有两个参数来描述簇的形状：均值和标准差！ 以二维为例，这意味着簇可以采用任何类型的椭圆形（因为我们在x和y方向都有标准偏差）。 因此，每个簇都有一个高斯分布。
5 凝聚层次聚类
分层聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上算法首先将每个数据点视为单个簇，然后不断合并（或聚合）成对的簇，直到所有簇合并成一个包含所有数据点的簇。因此自下而上的层次聚类被称为分层凝聚聚类或HAC。该簇的层次结构被表示为树（或树状图）。树的根是包含所有样本的唯一的簇，叶是仅有一个样本的簇。在进入算法步骤之前，请查看下面的图解。
分层聚类不要求我们指定聚类的数量，因为我们在构建一棵树，我们甚至可以选择哪个数量的簇看起来最好。另外，该算法对距离度量的选择不敏感，它们的效果都趋于相同，而对其他聚类算法而言，距离度量的选择则是至关重要的。
分层聚类方法的一个特别好的应用是源数据具有层次结构并且用户想要恢复其层次结构，其他聚类算法则无法做到这一点。这种层次聚类是以较低的效率为代价实现的，与K-Means和GMM的线性复杂性不同，它具有O（n3）的时间复杂度。
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/78798251?utm_source=qq
https://blog.csdn.net/ycy0706/article/details/90439245