这里记录一些官方和比较好的博客。
scikit learn clustering提供了13种聚类方法，官方文档为2.3. Clustering和Comparing different clustering algorithms on toy datasets。
关于如何选择聚类方法，hdbscan给出了一些说明：Comparing Python Clustering Algorithms
对连通性聚类较好的有：Spectral Clustering，DBSCAN，OPTICS。其中谱聚类方法使用近邻矩阵基于图距离计算，效果可以说是相当好，但大样本下计算偏慢。
比较好的博客：
机器学习聚类算法之DBSCAN
密度聚类算法之OPTICS
机器学习聚类算法之HDBSCAN
机器学习聚类算法之层次聚类
