Rock聚类算法是一种由Robert Bridges提出的基于近邻的无监督聚类算法。虽然它可以用大多数现代编程语言实现，但Python实现Rock聚类算法似乎是最流行的实现方式之一。实现这种算法首先要求注意它的三个关键概念：距离度量、阈值和聚类半径。
距离度量是衡量不同点之间存在差距的方法，而Rock聚类算法使用的是欧式距离。阈值是这种聚类算法中用来限制点之间的距离，以确定两个点是否应当被聚类在一起的阈值。最后，聚类半径用来控制当点b能够被点a聚类时，点b仍可以聚类到点c的距离间隔。
实现Rock聚类算法需要用Python对距离度量和阈值进行编程。最重要的是要计算所有数据点之间的欧式距离。一旦它们被测量出来，算法可以开始找出属于哪些聚类的点。之后，算法将为每个聚类定义一个聚类半径，这样就可以确保聚类之间的距离。
实现Rock聚类算法的Python库已经在GitHub上开源，免费下载和使用，方便数据科学工作者测试算法以及将算法集成到其他Python应用程序中。从容易使用的接口，到完成任务的耗时，Rock聚类算法的Python实现具备很多优点，因此受到越来越多的欢迎。
