大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。聚类的基本思想是"物以类聚、人以群分"，将大量数据集中相似的数据样本区分出来，并发现不同类的特征。

聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。尽管全球每日新增数据量以PB或EB级别增长，但是大部分数据属于无标注甚至非结构化。所以相对于监督学习，不需要标注的无监督学习蕴含了巨大的潜力与价值。聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组，划分原则是组内样本最小化而组间距离zui大化。

python大数据处理与分析数据集与源代码：K-Means分析聚类结果各类别人数统计.zip
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