概念
- 聚类分析：是按照个体的特征将它们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大差异性
- 无分类目标变量(Y)——无监督学习
K-Means划分法、DBSCAN密度法、层次聚类法
K—mans
k：聚类算法当中的个数
means：均值算法
K-Means：使用均值算法把数据分成K个类的算法
算法目标：
是把n个样本点划分到k个类中，使得每个点都属于离它最近的质心对应的类，以之作为聚类的标准
质心
是指一个类，内部所有样本点的均值
计算步骤
第一步：取得K个初始质心：从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心，由这个中心代表各个类
第二步：吧每个点划分进相应的类：根据欧式距离最小原则，把每个点划分配进距离最近的类中
第三步：重新计算质心：根据均值等方法，重新计算每个类的质心
第四步：迭代计算质心：重复第二步和第三部，迭代计算质心
第五步：聚类完成：聚类中心不再发生移动
fit_transform是fit和transform的组合。
我们知道fit（x，y）在新手入门的例子中比较多，但是这里的fit_transform(x)的括号中只有一个参数，这是为什么呢？
fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法，fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法，比如降维、特征提取、标准化
然后解释为什么出来fit_transform（）这个东西，下面是重点：
fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来这么个函数名，仅仅是为了写代码方便，
所以会发现transform（）和fit_transform（）的运行结果是一样的。
注意：运行结果一模一样不代表这两个函数可以互相替换，绝对不可以！！！
transform函数是一定可以替换为fit_transform函数的
fit_transform函数不能替换为transform函数！！！理由解释如下：
sklearn里的封装好的各种算法都要fit、然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用除transform之外的方法，必须要先fit，为了通用的写代码，还是分开写比较好
也就是说，这个fit相对于transform而言是没有任何意义的，但是相对于整个代码而言，fit是为后续的API函数服务的，所以fit_transform不能改写为transform。
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