（一）数据标准化的方法：
（1）离差标准化(最大最小值标准化）
（2）标准差标准化、
（3）归一化标准化
（4）二值化标准化
（5）独热编码标准化
为什么要进行数据标准化？什么时候需要进行数据标准化，什么时候不需要进行数据标准化？博主这里分析另一篇关于什么时候需要数据标准化的链接 https://blog.csdn.net/data_bug/article/details/87695229
（二）聚类的方法：
（1）划分法（k-means算法（k-均值算法），k-MEDOIDS算法（k-中心），CLARANS算法）
（2）层次分析方法（BIRCH算法，cure算法）
（3）基于密度的方法（DBSCAN算法，DENCLUS算法）
（4）基于网格的方法（STING算法，CLIOUE算法（聚类高维空间））
聚类模型评价的指标：
（1） 兰德系数（ARI评价法），需要真实值，最佳值为1，python里的sklearm函数adjust_rand_score
（2）互信息（AMI评价法），需要真实值，最佳值为1，python里的sklearm函数adj