文章目录聚类算法实战：K-means + DBSCAN + 层次聚类对比一、任务二、数据 (鸢尾花)三、K-means3.1 原理3.2 肘部法选 k3.3 训练3.4 结果四、DBSCAN4.1 原理4.2 月牙形数据4.3 参数调优五、层次聚类六、评估七、对比总结八、选择指南九、调试十、总结代码链接与详细流程购买即可解锁1000+YOLO优化文章，并且还有海量深度学习复现项目，价格仅需两杯奶茶的钱，每日更新聚类算法实战：K-means + DBSCAN + 层次聚类对比一、任务无标签数据集 ↓ 聚类算法 ├── K-means (球形簇, 需指定 k) ├── DBSCAN (任意形状, 自动发现簇数) └── 层次聚类 (树状结构, 可交互) ↓ 每个样本分配簇标签 ↓ 评估: 轮廓系数 / 人工检查算法簇形状需指定 k对噪声鲁棒参数K-means球形是否n_clustersDBSCAN任意否是eps, min_samples层次聚类