在面对大量高维单位向量的聚类问题时，我们有若干聚类算法可以选择。以下是其中几种备受推荐的聚类算法：1、K均值聚类；2、谱聚类；3、凝聚层次聚类；4、DBSCAN；5、GMM（高斯混合模型）;K均值聚类是一个经典的聚类方法，适合于大数据量和高维空间的数据聚类，但在处理高维单位向量时需要一些特定的技巧。
一、K均值聚类
这是一个经典的聚类算法。在高维空间中，通过迭代地将数据点分配到最近的中心，直至收敛。对于单位向量，可以结合余弦相似度来进行聚类，从而获得更好的聚类效果。
二、谱聚类
基于图论的一种聚类方法，它利用数据的相似性来创建图，并在图上进行分割。对于高维单位向量，谱聚类可以很好地捕获复杂结构。
三、凝聚层次聚类
这是一种自底向上的方法，首先将每个数据点视为一个独立的簇，然后逐步合并。对于高维数据，这种方法可以提供丰富的层次结构，但计算成本较高。
四、DBSCAN
基于密度的聚类方法，能够找到任意形状的簇。在高维空间中，需要调整参数以获取优异效果。
五、GMM（高斯混合模型）
采用概率模型来描述数据，通过期望最大化算法来估计参数。对于高维单位向量，需要考虑维度诅咒的问题。
延伸阅读
高维数据的降维方法
通过某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中，从而减少数据的复杂度和冗余性，提高数据处理的速度和效果。根据不同的文献，高维数据的降维方法可能有以下几种：
- 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：一种线性降维方法，通过对原始数据进行正交变换，找到最能代表数据的主成分，即方差最大的方向。
- 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）：一种有监督的线性降维方法，通过寻找能够使类间距离最大化，类内距离最小化的投影方向，从而达到分类的目的。
- 多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）：一种非线性降维方法，通过保持原始数据点之间的距离或相似度不变，将高维数据映射到低维空间。
- 等度量映射（Isometric Mapping, ISOMAP）：一种非线性降维方法，通过构建邻接图和计算测地距离，将高维流形数据映射到低维空间。
- 随机近邻嵌入（Stochastic Neighbor Embedding, SNE）：一种非线性降维方法，通过将高维数据点之间的欧氏距离转换为条件概率表示相似度，然后在低维空间中寻找能够保持相似度分布的数据点。
- t分布随机近邻嵌入（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE）：一种非线性降维方法，是SNE的改进版本，通过使用t分布替代高斯分布来计算低维空间中的相似度，从而避免了拥挤问题和优化困难。
- 自编码器（AutoEncoder）：一种基于神经网络的非线性降维方法，通过构建一个编码器和一个解码器，将高维数据编码为低维隐层表示，并通过解码器重构原始数据。
