聚类分析法

资 源 简 介

聚类分析法

详 情 说 明

聚类分析是一种重要的数据分析技术，属于无监督学习的范畴。它能将相似的数据对象自动分组到同一个簇中，同时确保不同簇之间的数据具有明显差异。这种方法在数据挖掘和机器学习领域有着广泛应用。

聚类分析的核心思想是基于数据对象之间的相似度或距离进行分组。常见的距离度量包括欧式距离、曼哈顿距离等。根据具体需求，可以选择不同的聚类算法：

基于划分的方法如K-means算法 基于层次的方法如层次聚类 基于密度的方法如DBSCAN 基于模型的方法如高斯混合模型

聚类分析在商业智能、客户细分、图像识别等领域都有重要应用。实施聚类分析时需要注意数据预处理、特征选择和算法参数调优等关键步骤。

评估聚类结果的质量可以采用轮廓系数、Davies-Bouldin指数等指标。合理应用聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构特征。