clustering

时间：2026-10-25 17:08:02来源：

聚类是一种无监督学习方法，用于将数据分为具有相似特征的组。其核心目标是发现数据中的内在结构，而无需预先定义类别标签。

项目	内容
定义	将数据点分组为多个簇，使同一簇内数据点相似度高，不同簇间差异大。
类型	常见有K均值、层次聚类、DBSCAN等。
应用	市场细分、图像压缩、社交网络分析等。
优点	不需要标签数据，可揭示数据潜在模式。
挑战	需要确定簇数，对噪声敏感。

聚类在数据分析中广泛应用，有助于理解复杂数据集的结构和分布。