快速搜索聚类算法Python实现
基于快速搜索的聚类算法的 Python 实现，结构清爽、逻辑也清晰，挺适合做大数据相关的挖掘。尤其是在你面对上百万条记录时，这种密度聚类方式比 K-means 友好多了，不用预先设定聚类数，基本一跑就有结果，响应也快。
Science 发表的算法，思路挺新，简单说就是通过局部密度和距离分布，找到一堆“核心点”，自动把周围的数据归在一起。代码用 Python 写的，还不错，结构清晰，注释也到位，适合直接上手改。
这种算法适合的场景还蛮多，比如做用户画像、电商行为、金融风控那块都能用得上。如果你平时用 Scikit-learn 或者 Pandas 比较多，那整合起来也挺方便的，稍微改改接口就能直接跑。
想更系统地了解数据挖掘思路的话，可以看看《数据挖掘原理与实战》，想看实际应用的推荐去瞄下金融大数据 Python。还有像用户画像算法这种文章，也挺有。
如果你正好手上有大规模数据，又不想用复杂的深度学习模型，不妨试试这套逻辑，蛮实用的。代码可以直接作为模块嵌进去，记得注意下预的数据标准化，不然聚类效果会偏。
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