欧几里得距离的聚类分析算法

资 源 简 介

欧几里得距离的聚类分析算法

详 情 说 明

欧几里得距离是聚类分析中最常用的距离度量方法之一。该算法通过计算数据点之间的直线距离来衡量相似性，距离越近的点越可能被划分到同一簇中。

在基于欧几里得距离的聚类分析中，用户只需输入数据矩阵即可完成聚类。矩阵的每一行代表一个数据点，每一列代表一个特征维度。算法首先计算所有点之间的欧几里得距离，形成距离矩阵，然后根据距离远近进行聚类划分。

常见的基于欧几里得距离的聚类算法包括K-means和层次聚类。K-means通过迭代优化簇中心位置来最小化簇内距离，而层次聚类则通过逐步合并或分裂簇来构建树状结构。这两种方法都依赖于欧几里得距离来衡量数据点之间的相似性。

这种无监督学习方法适用于各种领域，如图像分割、客户细分和异常检测。用户无需提供标签数据，仅需输入特征矩阵即可自动发现数据中的潜在分组模式。