text: 将一群物理对象或者抽象对象的划分成相似的对象类的过程。其中类簇是数据对象的集合，在类簇中所有的对象都彼此相似，而类簇与类簇之间的对象是彼此相异。
  聚类除了可以用于数据分割（datasegmentation）,也可以用于离群点检测（outlierdetection）,所谓的离群点指的是与“普通”点相对应的“异常”点，而这些“异常”点往往值的注意。
  很多人在学习聚类之初，容易将聚类和分类搞混淆。其实聚类属于无监督学习范畴（unsupervisedlearning），也可称作观察式学习过程，与分类不同，聚类并不依赖已有既定的先验知识。举个例子，我们成年后，很清楚世界是由男人和女人组成的，所以我们在建厕所的时候，会把厕所分为男厕所和女厕所，这就是“分类”；而当我们刚生下来，我们并不知道什么是男人，什么是女人，通过后天对生活的观察，我们发现有一类人他们有胡子，而有一类人她们头发比较长（当然，我的这个举例已经显然不符合当今世界的发展了，你们明白就行），于是我们就把有胡子的人分为一类人，把长头发的分为另一类人，然后“研究”发现，原来有胡子的叫男人，有长头发的叫女人，这个过程就是“聚类”。
  数据挖掘对聚类的典型要求如下：
  1）可伸缩性：当聚类对象由几百上升到几百万，我们希望最后的聚类结果的准确度能一致。
  3）发现任意形状的类簇：因为许多聚类算法是用距离（eg:欧几里得距离或者曼哈顿距离）来量化对象之间的相似度的，基于这种方式，我们往往只能发现相似尺寸和密度的球状类簇或者成为凸形类簇。但是，类簇的形状可能是任意的。
  5）处理噪声数据的能力：所谓的噪声数据，可以理解为影响聚类结果的干扰数据，这些噪声数据的存在会造成聚类结果的畸变，最终导致低质量的聚类。
  6）增量聚类和对输入次序的不敏感：一些聚类算法不能将新加入的数据插入到已有的聚类结果；输入次序的敏感是指，对于给定的数据对象集合，以不同的次序提供输入对象时，最终产生的聚类结果的差异会比较大。
  7）高维性：有些算法只适合处理2维或者3维的数据，而对高维数据的处理能力很弱，因为在高维空间中数据分布可能十分稀疏，而且高度倾斜。
  8）基于约束的聚类：现实应用中可能需要在各种条件下进行聚类。因为同一个聚类算法，在不同的应用场景中所带来的聚类结果也是各异的，因此找到满足特定约束的具有良好聚类特性的数据分组是十分有挑战性的。
  9）可解释性和可用性：我们希望得到的聚类结果都能用特定的语义、知识进行解释，和实际的应用场景相联系。
  当我们知道聚类是什么时，我们下一步想知道的应该是怎么进行聚类。这一点，教材上做了详细介绍，补充一点自己理解：
  1）特征选择(featureselection)：就像其他分类任务一样，特征往往是一切活动的基础，如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响聚类效果。这点在以后的实验中我会展示。
  2）近邻测度(proximitymeasure)：当选定了实例向量的特征表达后，如何判断两个实例向量相似呢？这个问题是非常关键的一个问题，在聚类过程中也有着决定性的意义，因为聚类本质在区分相似与不相似，而近邻测度就是对这种相似性的一种定义。
  3）聚类准则(clusteringcriterion)：定义了相似性还不够，结合近邻测度，如何判断相似才是关键。直观理解聚类准则这个概念就是何时聚类，何时不聚类的聚类条件。当我们使用聚类算法进行计算时，如何聚类是算法关心的，而聚与否需要一个标准，聚类准则就是这个标准。（话说标准这东西一拿出来，够吓人了吧^_^）
  4）聚类算法(clusteringalgorithm)：这个东西不用细说了吧，整个学习的重中之重，核心的东西这里不讲，以后会细说，简单开个头——利用近邻测度和聚类准则开始聚类的过程。
  5）结果验证(validationoftheresults)：其实对于PR的作者提出这个过程也放到聚类任务流程中，我觉得有点冗余，因为对于验证算法的正确性这事应该放到算法层面吧，可以把4）和5）结合至一层。因为算法正确和有穷的验证本身就是算法的特性嘛。（谁设计了一个算法不得证明啊）
  6）(interpretationoftheresults)：中文版的PR上翻译为结果判定，而我感觉字面意思就是结果解释。（聚类最终会将数据集分成若干个类，做事前要有原则，做事后要有解释，这个就是解释了。自圆其说可能是比较好的了^_^）