学习目标：

1. 理解聚类分析的基本概念和目的，包括它在无监督学习中的位置和作用。

2. 掌握不同聚类算法的原理和特点，包括但不限于K-Means、层次聚类、DBSCAN、谱聚类等。

3. 理解聚类质量的评估方法，包括内部指标（如轮廓系数）和外部指标（如调整兰德指数）。

4.  掌握如何使用数据预处理技术来改善聚类分析的效果，例如特征标准化、降维技术等。

5.  通过实际案例，练习从原始数据提取有意义的聚类信息，并能够对聚类结果进行解释和应用。

6.  增强对聚类分析结果的批判性思考，了解如何将聚类结果与现实世界问题相结合，进行数据驱动的决策支持。