聚类是一种无监督学习的核心技术，用于将数据点分组到不同的簇中，使得同一簇内的点相似度最大化，不同簇间的点差异性最大化。K-Means和DBSCAN是两种最常见的聚类算法，分别适用于密度驱动和形状复杂的数据分组需求。本篇文章将详细讲解K-Means和DBSCAN的原理，结合数学公式和图解，逐步展示如何用Python从零实现这些聚类算法，并利用`scikit-learn`进行优化，最终展示它们在实际数据集中的应用。