1、聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。
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2、聚类分析计算方法主要有： 层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。
3、划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K小于N。
Voting-K-Means算法是一种基于关联矩阵的聚类融合算法，关联矩阵的每一行和每一列代表一个数据点，关联矩阵的元素表示数据集中数据点对共同出现在同一个簇中的概率。
K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ，对结果影响很大。对噪音和异常点比较的敏感。用来检测异常值。
K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同，对结果影响很大。 K是超参数，一般需要按经验选择。 对噪音和异常点比较的敏感，用来检测异常值。 只能发现球状的簇。
kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。
将D中全部元素按照新的中心重新聚类。重复第4步，直到聚类结果不再变化。将结果输出。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
这个IDX就是X中每一个点所属的分类。例如， IDX = [2；1；3]， 则X的第一个点在第2类里，第二个点在第1类，第三个点在第3类。
一年前需要用聚类算法时，自己从一些sklearn文档和博客粗略整理了一些相关的知识，记录在电子笔记里备忘，现在发到网上，当时就整理的就很乱，以后有空慢慢把内容整理、完善，用作备忘。
如果单指软件本身，显然是weka，至少有这方面的功能模块。matlab本身是数值计算软件，根本没有这类功能。另外这两个软件都可以添加功能库，相对来说weka可加的库只能是java的，步骤也麻烦。
