Что такое кластеризация и какие семейства алгоритмов существуют?

Кластеризация — задача unsupervised learning: разбить объекты на группы (кластеры) так, чтобы похожие оказались вместе, а непохожие — в разных группах. Метки заранее не заданы — алгоритм ищет структуру сам. Основные семейства: centroid-based (k-Means), hierarchical (agglomerative с дендрограммой), density-based (DBSCAN, ищет плотные области и помечает выбросы) и distribution-based (GMM, смесь гауссиан). Качество без меток оценивают через silhouette score.