聚类分析

资 源 简 介

聚类分析

详 情 说 明

聚类分析是一种常用的无监督学习技术，用于将数据集中的对象分组到不同的类别中。与分类不同，聚类不需要预先标记的训练数据，而是通过计算对象之间的相似性来自动发现数据中的自然分组模式。

核心思想是"物以类聚"——同一个簇内的对象彼此相似，而不同簇的对象差异较大。常用的相似性度量包括欧氏距离、余弦相似度等，具体选择取决于数据类型和分析目标。

最经典的K-means算法通过以下步骤工作：首先随机选择K个初始中心点，然后将每个点分配到最近的中心形成簇，接着重新计算簇的中心点，迭代这个过程直到中心点不再显著变化。需要注意的是，K值需要预先指定，且算法对初始中心点敏感。

聚类分析广泛应用于客户细分、异常检测、图像分割等场景。在实际应用中还需注意数据标准化、维度灾难等问题，并可能需要尝试层次聚类、DBSCAN等替代算法以适应不同数据特征。