聚类实践

资 源 简 介

聚类实践

详 情 说 明

聚类是一种常见的无监督机器学习技术，主要用于将相似的数据点分组。不同于分类问题，聚类不需要预先标记的训练数据，而是通过分析数据点之间的相似性来自动形成簇。

在实际应用中，聚类算法可以帮助我们发现数据中的隐藏模式。比如电商平台可以使用聚类对用户进行分组，从而实施精准营销；生物学家可以用它来对基因表达数据进行分类；网络安全专家可以通过聚类检测异常行为。

K-means是最经典的聚类算法之一，其核心思想是通过迭代优化来最小化簇内距离。算法首先随机选择K个中心点，然后将每个数据点分配到最近的中心点形成簇，接着重新计算每个簇的中心点，如此反复直到收敛。

除了K-means，常用的聚类算法还包括层次聚类、DBSCAN和谱聚类等。选择哪种算法取决于数据特点和需求，比如DBSCAN适合发现任意形状的簇，而层次聚类可以生成树状的聚类结构。

评估聚类效果时可以使用轮廓系数、Davies-Bouldin指数等指标。在实践中，还需要注意数据预处理（如标准化）、特征选择和确定最佳簇数等问题。