簇優(yōu)化是數(shù)據(jù)挖掘和機器學習中的一個重要概念，它涉及到將數(shù)據(jù)劃分為較小的、相似的子集（簇），以便更好地進行數(shù)據(jù)分析和學習。以下是一些常見的簇優(yōu)化手段：

1. 劃分方法：這是一種最基本的簇優(yōu)化方法，通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個不相交的子集來創(chuàng)建簇。常用的劃分方法有K-means算法、層次聚類等。

2. 基于密度的方法：這種方法首先找到數(shù)據(jù)集中的所有高密度區(qū)域（即“核心”），然后根據(jù)這些核心來確定簇的邊界。常見的基于密度的方法有DBSCAN算法、OPTICS算法等。

3. 基于模型的方法：這種方法首先定義一個簇的潛在分布或概率模型，然后使用該模型來估計數(shù)據(jù)的簇屬性。常見的基于模型的方法有高斯混合模型（GMM）、隱馬爾可夫模型（HMM）等。

4. 基于距離的方法：這種方法根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的距離來劃分簇。常見的基于距離的方法有k-means++、DBSCAN++等。

5. 基于譜的方法：這種方法通過計算數(shù)據(jù)點之間的相似度矩陣來劃分簇。常見的基于譜的方法有譜聚類、譜分解等。

6. 基于圖的方法：這種方法利用圖論中的結構信息來劃分簇。常見的基于圖的方法有PageRank算法、InfoGain算法等。

7. 基于隨機方法：這種方法通過隨機選擇數(shù)據(jù)點來創(chuàng)建簇。常見的基于隨機方法有RANDOMFOREST算法、RandomWalk+算法等。

8. 基于深度學習的方法：近年來，隨著深度學習技術的發(fā)展，越來越多的研究開始嘗試利用深度學習模型來進行簇優(yōu)化。例如，自編碼器（Autoencoder）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等。

簇優(yōu)化手段有很多種，每種方法都有其優(yōu)缺點和適用場景。在實際應用中，可以根據(jù)具體問題選擇合適的簇優(yōu)化方法。