【聚类分析法介绍】聚类分析是一种无监督学习方法，主要用于将数据集中的对象按照某种相似性或距离度量划分为不同的组别。这些组别称为“簇”，同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象则相对差异较大。聚类分析广泛应用于市场细分、图像处理、社交网络分析、生物信息学等领域。
聚类分析的核心目标是发现数据中隐藏的结构和模式，帮助人们更好地理解和分类数据。与有监督学习不同，聚类不需要预先定义好的标签，而是通过算法自动识别数据的内在分组。
聚类分析法简介总结
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据分成多个类别或簇。 |
| 目的 | 发现数据中的自然分组，揭示数据的潜在结构。 |
| 特点 | 不需要预先设定类别标签；依赖于相似性或距离度量。 |
| 应用场景 | 市场细分、客户分类、图像压缩、异常检测等。 |
| 常用算法 | K均值、层次聚类、DBSCAN、高斯混合模型（GMM）等。 |
| 优点 | 自动化程度高；适用于探索性数据分析。 |
| 缺点 | 结果依赖于初始参数选择；对噪声敏感；难以确定最佳簇数。 |
常见聚类算法对比
| 算法名称 | 类型 | 特点 | 适用场景 |
| K均值（K-Means） | 基于中心的划分 | 需要指定簇数；计算效率高 | 数据分布均匀且形状规则 |
| 层次聚类（Hierarchical Clustering） | 层次结构 | 不需要指定簇数；结果可视化强 | 数据结构复杂或需要层级关系 |
| DBSCAN | 密度聚类 | 可识别噪声点；适应任意形状 | 数据分布不规则或存在噪声 |
| 高斯混合模型（GMM） | 概率模型 | 允许软聚类；适合重叠簇 | 数据分布接近正态分布 |
总结
聚类分析是一种强大的工具，能够帮助我们从数据中提取有价值的信息。在实际应用中，选择合适的算法和参数至关重要。同时，结合领域知识对结果进行解释，可以进一步提升分析的有效性和实用性。随着大数据技术的发展，聚类分析的应用范围也在不断扩展。