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某企业由于投放的广告渠道比较多，需要对其做广告效果分析以实现有针对性的广告效果测量和优化工作。跟以应用为目的的案例不同的是，由于本案例是一个分析型案例，该过程的输出其实是不固定的，因此需要跟业务运营方具体沟通需求。
以下是在开展研究之前的基本预设条件：
[K-Means算法]是常用的聚类算法，但其算法本身存在一定的问题，例如在大数据量下的计算时间过长就是一个重要问题。为此，Mini BatchK-Means，这个基于K-Means的变种聚类算法应运而生。 大数据量是什么量级？通过当样本量大于1万做聚类时，就需要考虑选用Mini Batch K-Means算法。但是，在选择算法时，除了算法效率（运行时间）外，算法运行的准确度也是选择算法的重要因素。Mini Batch
K-Means算法的准确度如何？
上图是我们队3万的样本点分别使用K-Means和Mini Batch KMeans进行聚类的结果，由结果可知，在3万样本点的基础上，二者
在之前的文章里，介绍了比较传统的[K-Means聚类]、[Affinity Propagation(AP)聚类]、比K-Means更快的[Mini Batch K-Means]聚类以及[混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM)]等聚类算法，今天介绍一个比较近代的一类算法——Spectral Clustering 中文通常称为“谱聚类”。
Spectral Clustering（谱聚类，有时也简称SC），其实是一类算法的统称。
它是一种基于图论的聚类方法（这点上跟AP类似，而K-Means是基于点与点的距离计算），它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思
Mean Shift算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。 Mean Shift算法是一种无参密度估计算法或称[核密度估计算法]，Mean shift是一个向量，它的方向指向当前点上概率密度梯度的方向。
所谓的核密度评估算法，指的是根据数据概率密度不断移动其均值质心（也就是算法的名称Mean Shift的含义）直到满足一定条件。
上图诠释了Mean Shift算法的基本工作原理，那么如何找到数据概率密度最大的区域？
数据最密集的地方，对应于概率密度最大的地方。我们可以对概率密度求梯度，梯度的方向就是概率密度增加最大的
Affinity Propagation聚类算法简称AP，是一个在07年发表在Science上面比较新的算法。
AP算法的基本思想是将全部样本看作网络的节点，然后通过网络中各条边的消息传递计算出各样本的聚类中心。聚类过程中，共有两种消息在各节点间传递，分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability)。AP算法通过迭代过程不断更新每一个点的吸引度和归属度值，直到产生m个高质量的Exemplar（类似于质心），同时将其余的数据点分配到相应的聚类中。
在AP算法中有一些特殊名词：
聚类是数据挖掘中的基本任务，聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别，并最终生成多个类的方法。
聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”，因此大量的数据集中必然存在相似的数据点，基于这个假设就可以将数据区分出来，并发现每个数据集（分类）的特征。
与聚类的概念类似的另外一个概念是“分类”，实际上二者经常被混用。但二者根本上是不同的：