聚类算法是一种无监督学习算法，其核心原理是通过计算数据点之间的相似度或距离，将相似度较高的数据点归为同一类别，使得同一类别内的数据点相似度尽可能高，不同类别之间的数据点相似度尽可能低。聚类算法主要基于以下两个关键概念：
- 相似度度量：用于计算数据点之间的相似度或距离。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。这些度量方法可以根据数据的特性和应用场景进行选择。
- 簇划分准则：用于评估聚类结果的好坏。常见的簇划分准则包括紧凑性和分离性。紧凑性指同一类别内的数据点越相似越好，分离性指不同类别之间的数据点越不相似越好。通过优化这些准则，可以得到更好的聚类效果。
基于这两个关键概念，聚类算法可以分为多种类型，如划分聚类、层次聚类和基于密度的聚类等。划分聚类算法将数据集划分为若干个互不相交的子集，每个子集代表一个簇。层次聚类算法通过不断合并或分裂簇来形成最终的聚类结果。基于密度的聚类算法则是根据数据点的密度来发现簇，如DBSCAN算法。
聚类算法在许多领域都有广泛的应用，如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。通过聚类分析，可以发现数据中的潜在结构和规律，为后续的决策和分析提供支持。