聚类分析课件

资 源 简 介

聚类分析课件

详 情 说 明

聚类分析是一种经典的数据挖掘和机器学习技术，属于无监督学习的范畴。它主要用于将数据集中的对象划分为多个组或簇，使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇间的对象相似度较低。

聚类分析的核心思想是通过计算数据点之间的距离或相似度，自动发现数据中的自然分组。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。K-means通过迭代优化簇中心实现快速聚类；层次聚类通过树状图展现数据的层次关系；而DBSCAN则基于密度来识别任意形状的簇。

在实际应用中，聚类分析广泛用于客户细分、图像分割、异常检测等场景。课件中通常会涵盖算法原理、数学推导、实现步骤以及评估指标（如轮廓系数）等内容，帮助学习者掌握从理论到实践的完整知识链。

对于教学而言，课件可能还包含可视化示例（如散点图展示聚类效果）和代码演示环节，但核心始终围绕如何理解数据分布规律这一关键目标。