聚类分析工作的基本原理，是通过评估数据集中数据样本之间的相似性，将数据分配到合适的簇中，大致可分为如下几个步骤：

• 初始化：确定需要将数据集分成多少个簇或群组，并随机选择一些数据样本作为群组中心；
• 样本分配：将数据集中的每个数据样本与所有群组中心之间的距离进行比较，将该数据样本分配到距离最近的群组中心所在的簇中；
• 更新群组中心：更改每个簇中的群组中心以反映该簇中所有样本的平均值或中位数；
• 重复“样本分配”和“更新群组中心”这两个步骤，直到每个簇的群组中心不再改变，或者在设定的最大迭代次数内达到收敛。

因为聚类分析是一种无监督学习的方法，所以这种算法并不需要通常意义上的训练过程或标签数据的准备。

常用的聚类分析算法包括：

• K-Means（K 均值算法）：将 n 个数据对象分为 k 个簇，且各簇的中心采用算术平均法计算，然后重新计算每个簇的中心，使簇中点到中心距离最小，直到满足一定的收敛条件；
• 层次聚类（Hierarchical Clustering）：通过逐步将相邻数据点归类到一起形成不同的簇，逐步按照距离聚类而成，可以分为聚合型和分裂型两大类；
• 密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）：以某个点 P 为中心，以邻域内的点数目与密度来区分核心点、边界点和噪声点；
• 均值漂移聚类（Mean Shift Clustering）：采用在样本空间内不断移动窗口中心的方法进行聚类；
• GMM 高斯混合模型聚类：混合模型是用于寻找数据集中不同成分的聚类方法，高斯混合模型是混合模型的一种特例，GMM 聚类则是利用高斯分布来建模数据分布的聚类算法。
  

选择适当的聚类分析算法要注意以下方面

• 了解不同聚类算法的类型和特点： 聚类算法大致分为划分型算法、层次型算法和密度型算法等。用户需要了解和理解这些不同类型算法的基本特点和工作原理，才能找到最适合的聚类分析问题的算法；
• 明确聚类的目的和需求：聚类分析通常用于筛选出合适的数据组或子集，识别并形式化潜在的数据关系，并为后续数据处理和分析提供基础。在选择聚类算法时，用户应该明确聚类的目标或任务，并确定想要从数据中提取哪些信息；
• 确认数据集的特征：理解和分析您的数据集的属性和特征，指导选择合适的聚类算法和设计相应的需求规范；
• 了解算法的应用场景：了解聚类算法的应用场景以及具体应用的特定领域；
• 实验比较不同算法的性能：对于特定的任务，分析和比较不同聚类算法的运行效率、准确性、可靠性和适用性等方面；
• 选择已知的在其他领域完善的算法：选择使用已存在于其他领域完善的高效算法，来为项目提供有效和可靠的支持。

以下是一些评估聚类分析结果的常用方法：

• 内部评估方法：内部评估方法是对密度、分离度和紧度等内部聚类指标进行比较，以确定数据集是否适合使用聚类分析算法。例如，在 K-Means 算法中，可以通过 WCSS (Within-Cluster-Sum-of-Squares) 和 SSE (Sum-of-Squared Errors) 等指标来评估聚类结果的准确性和性能；
• 外部评估方法：外部评估方法则是将聚类分析结果与某些标准或参考数据进行比较，以评估聚类结果的质量。例如，在分类数据非常灵敏的任务中，可以使用 F-score 和混淆矩阵等外部标准方式；
• 通过可视化结果进行评估：通过可视化手段来展示所得到的聚类分析结果，如果相邻的簇之间没有重叠，簇内部的样本离得越近，簇间的样本离得越远，则意味着聚类分析结果具有较好的质量；
• 人工评估：在时间和资源允许的情况下，人工评估方法可以有效评估聚类分析结果的质量，同时发现不适合自动评估的问题。
  

聚类分析存在以下几种局限性：

• 初始随机化的不确定性：聚类分析的准确性受到初始化簇中心位置的影响，因此在不同的初始位置下可能会得到不同的聚类。这样的随机性可能会影响聚类的稳定性和可重复性；
• 对噪音和异常值的敏感性：当数据集中包含许多离群点或异常值时，聚类分析算法可能会识别这些异常值并将它们视为一个单独的聚类；
• 稳定性不足：聚类分析算法常常在不同数据集中的变化较大，因此，聚类分析可能只能提供一种使数据集最佳的方案，无法稳定地在所有场景（数据分布、特征、数量、大小及其他一些条件）中均发挥作用；
• 高维数据的复杂性：聚类分析难以有效处理高维数据，当数据的维度超过三维的时候，往往会由于空间过于稠密而导致聚类的效果大打折扣；
• 大型数据的复杂性：大型数据聚类的计算时间和存储量将会成为问题，也会对模型的可扩展性带来挑战。