典型的聚类算法有：
K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。
层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
密度聚类算法：通过给定密度阈值来确定簇，相对稠密的区域被视为簇的中心点，较稀疏的区域则被视为噪声。
基于概率模型的聚类算法：使用统计学方法，利用概率分布模型来描述数据，并通过最大化似然函数来确定簇。
谱聚类算法：通过计算样本之间的相似度矩阵，并将其转换为拉普拉斯矩阵，通过计算拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类。
K-means算法是一种常用的聚类算法，其原理如下：
初始化：随机选择k个初始质心，每个质心表示一个簇的中心点。
分配：对于每个数据点，计算其到k个质心的距离，将其分配给距离最近的质心所表示的簇。
重新计算质心：对于每个簇，重新计算其所有点的均值，得到新的质心位置。
重复2和3步，直到质心位置不再改变或达到预定的迭代次数。
K-means算法的不足包括：
对于数据分布较为复杂或存在异常值的情况，K-means算法的聚类效果不太理想，容易出现偏差。
K-means算法需要预先指定簇的数量k，但在实际情况中，确定簇的数量比较困难，容易影响聚类结果。
K-means算法的初始质心位置是随机选择的，容易受到初始值的影响，可能导致不同的聚类结果。
K-means算法只适用于欧几里得距离，无法处理其他类型的距离度量。