Clustering Algorithm

资 源 简 介

Clustering Algorithm

详 情 说 明

聚类算法是机器学习领域中用于无监督学习的重要方法，其主要目标是将数据集中的样本按照相似性划分为不同的簇（cluster）。与分类任务不同，聚类不需要预先标注的标签，而是通过数据本身的特征来发现隐藏的模式或分组。

常见的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。K-means算法通过迭代优化中心点来实现数据的分组，适合处理球形分布的数据；层次聚类通过构建树状结构来展示数据的层次关系，适合分析具有嵌套结构的数据集；而DBSCAN则基于密度进行聚类，能够有效识别噪声点和任意形状的簇。

聚类算法广泛应用于数据挖掘、市场细分、社交网络分析等领域。例如，在电商平台中，聚类可以帮助识别具有相似购买行为的用户群体，从而进行精准营销。尽管聚类算法功能强大，但在实际应用中仍需谨慎选择参数，如簇的数量或邻域半径，以确保结果的合理性和可解释性。