聚类分析是一种无监督机器学习技术，用于将相似数据点分组为“簇”，帮助发现数据模式、简化数据并检测异常值。它广泛应用于市场细分、图像处理、文本挖掘、生物信息学和社交网络分析等领域。
聚类分析的概念
聚类分析是一种无监督机器学习技术，它用于将一组相似的数据点分组在一起，形成称为“簇”的集合。
聚类分析的意义
聚类分析具有以下意义：
- 发现数据模式：它可以帮助识别数据中隐藏的模式和结构，为进一步分析提供 insights。
- 数据简化：通过将相似的数据点组合在一起，聚类分析可以简化复杂的数据集，使其更容易理解和处理。
- 异常检测：聚类分析可以识别与其他数据点明显不同的异常值，这在欺诈检测和故障诊断等应用中非常有用。
聚类分析的作用
聚类分析广泛应用于各种领域，包括：
- 市场细分：将客户或市场按类似特征分组，进行针对性的营销和产品开发。
- 图像处理：识别图像中的对象，进行图像分割和对象识别。
- 文本挖掘：将文档按主题或写作成分分组，支持主题建模和信息检索。
- 生物信息学：分析基因表达数据，识别基因组功能和生物过程。
- 社会网络分析：识别社交网络中的社区和群组，研究人的互动模式。
聚类分析的优势
聚类分析具有以下优势：
- 无假设：不像监督机器学习，聚类分析不需要预先知道数据中的类别。
- 灵活：它可以处理不同类型的数据，包括数值数据、类目数据和文本数据。
- 可视化：聚类结果通常通过树状图、散点图或其他可视化技术表示，便于解释和理解。
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