第一问聚类分析

资 源 简 介

第一问聚类分析

详 情 说 明

聚类分析是一种经典的数据挖掘技术，属于无监督学习的范畴。它的核心思想是将数据集中的对象分成若干个组（称为簇），使得同一个簇内的对象彼此相似，而不同簇之间的对象差异较大。

聚类分析过程通常包含以下几个关键步骤： 特征选择：确定用于衡量对象相似度的特征变量。特征的质量直接影响最终的聚类效果。 相似度计算：选择合适的距离或相似性度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。 聚类算法选择：根据数据特点选择适合的算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等。 结果评估：使用轮廓系数、Davies-Bouldin指数等指标评估聚类质量。

聚类分析广泛应用于客户细分、异常检测、图像分割等领域。值得注意的是，聚类与分类不同，它不需要预先知道类别标签，而是通过数据本身的特征来发现内在结构。

在实际应用中，聚类结果可能对初始条件和参数选择非常敏感，因此通常需要进行多次实验和参数调优来获得稳定的结果。