聚类分析是什么意思？（聚类分析百度百科）

聚类分析

聚类分析是一种将数据点分组到相似子集的方法，这些子集称为聚类。其目的是识别数据的内部结构和模式，并使其更容易理解和分析。

聚类分析的工作原理

聚类分析通过以下步骤进行:

确定距离或相似性度量:这定义了数据点之间的相似性或距离。初始化群集:选择初始群集中心或初始群集的分发点。迭代分配:使用距离或相似性度量，将每个数据点分配到与其最相似的聚类中心。更新聚类中心:重新计算每个聚类的中心点，指示数据点在聚类中的平均位置。重复步骤3和4，直到聚类中心不再变化或达到预定义的条件（如迭代次数或错误阈值）。聚类算法类型

有许多不同的聚类算法，包括:

k均值聚类:数据点被分配到k个预定义的聚类中。分层聚类:聚类在分层结构中生成，其中子聚类嵌套在更大的聚类中。基于密度的聚类:识别具有高数据点密度的区域，并将它们分组到聚类中。聚类分析的优势

数据探索:识别数据结构和模式。市场细分:将客户或产品细分为相似的群体。异常检测:识别与大多数数据不同的异常数据点。手势识别:用于分析传感器数据并识别手势或动作。聚类分析的局限性

结果取决于距离或相似性度量。确定适当的集群数量可能具有挑战性。聚类结果可能取决于初始化条件。

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