1、聚类算法的目的是采集数据，然后从中找出不同的群组。
2、Universal Feed Parser
可以方便地解析RSS订阅源，即从RSS或Atom订阅源中得到标题、链接和文章的内容。
3、皮尔逊相关度其实判断的是两组数据与某条直线的拟合程度，当两者完全匹配时，计算结果为1.0，当两者毫无关系时，计算结果为0.0.
4、分级聚类
分级聚类的结果会产生一棵树：
分级聚类虽然会返回一棵形象直观的树，但这种方法有两个缺点。在没有额外指定的情况下，树形视图不会真正将数据拆分成不同的组，而且该算法的计算量惊人。因为我们必须计算每两个数据项之间的关系，并且在合并项之后这些关系还得再计算，所以在处理大规模的数据集时，该算法的运行速度会非常缓慢。
5、K-均值聚类
（会预先告诉算法希望聚成几类）
K-均值聚类算法首先会随机确定k个中心位置，然后将各个数据项分配给最临近的中心点。待分配完成后，聚类中心会移动到分配给该聚类的所有节点的平均位置处，然后整个分配过程重新开始。这一过程会一直重复下去，知道分配过程不再产生变化为止。
例如5个数据项的2个聚类：
K-均值聚类的计算效率会比分级聚类快一些，但是k值的选取会影响聚类的效果。
6、Beautiful Soup
是一个解析网页和构造结构化数据表达形式的优秀函数库。它允许我们利用类型（type）、id或者任何属性来访问网页的任何元素。它可以很好的处理包含不规范HTML标记的web页面，当我们根据站点的内容来构造数据集时，这一点非常有用。
7、Tanimoto系数
Tanimoto coefficient，它代表的是交集（两个集合中均出现的项）与并集（两个集合中只要有一次出现即可）的比率。
这个系数很容易计算：
def tanimoto(v1,v2) c1,c2,shr = 0,0,0 for i in range(len(v1)) if v1[i] != 0 : c1 += 1; #出现在v1中 if v2[i] != 0 : c2 += 1; #出现在v2中 if v1[i] != 0 and v2[i] != 0 : shr += 1; #在v1和v2中都出现了 return 1.0 - (float(shr)/(c1+c2-shr))
数据格式为：
8、多维缩放(multidimentional scaling)技术
其目标是尝试绘制出一幅图来，图中各数据项之间的距离远近对应于它们彼此之间的差异程度。为了做到这一点，算法首先需要计算出所有项之间的目标距离。
step1:距离信息矩阵（目标距离）
step2:将所有数据项随机放置在二维图上
step3：计算各项数据之间的实际距离（当前距离）
step4：对数据项施力，将它推向目标距离
如A，它与B之间的目标距离为0.2，而实际距离为0.4，因此应该将A推向B。同理，应将A远离C和D
每一个节点的移动，都是所有其他节点施加在该节点上的推或拉的综合效应。节点每移动一次，其当前距离和目标距离之间的差距就会减小一些。这一过程会不断的重复多次，直到我们无法再通过移动节点来减少总体的误差为止。