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K-Means 和 DBSCAN 算法是常用的无监督学习算法，用于数据聚类。相对于需要人工标记的有监督学习，无监督学习算法在数据处理环节的工作量较少，因此在实际应用中具有广泛的应用价值。

K-Means 算法概述

K-Means 算法原理

K-Means 算法是一种基于划分的聚类方法，其核心思想是以空间中的 k 个点为中心进行聚类。它通过迭代的方法，逐步更新各个聚类中心的值，直至得到最佳的聚类结果。

算法步骤

1. 随机选择 k 个数据对象作为初始聚类中心。
2. 将剩余的数据对象根据与这些聚类中心的相似度（通常是距离）分配到与其最相似的聚类中心所代表的聚类中。
3. 计算每个新聚类的聚类中心，即各个聚类中所有对象的均值。
4. 不断重复步骤 2 和步骤 3，直到标准测度函数开始收敛为止。

K-Means 算法调用示例

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成样本数据
X, _ = make_blobs(n_samples=1000, centers=5, random_state=42)

# 使用 K-Means 算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)

# 获取聚类中心和标签
centroids = kmeans.cluster_centers_
labels = kmeans.labels_

# 打印聚类中心和标签
print("聚类中心：")
print(centroids)
print("\n标签：")
print(labels)

DBSCAN 算法概述

DBSCAN 算法原理

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种具有噪声的基于密度的聚类方法。与 K-Means 不同，DBSCAN 将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并且可以在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。

DBSCAN 算法调用示例

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_moons

# 生成样本数据
X, _ = make_moons(n_samples=1000, noise=0.1)

# 使用 DBSCAN 算法进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 获取标签
labels = dbscan.labels_

# 打印标签
print("标签：")
print(labels)

以上是 K-Means 和 DBSCAN 算法的概述及示例代码。在实际应用中，可以根据数据特点选择合适的聚类算法，并调整算法参数以获得最佳的聚类效果。

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