聚类分析是机器学习中的一个重要分支，它通过将数据点划分为不同的组（簇），来发现数据中的模式和结构。以下是一些关于聚类分析的基础知识和常用算法。
聚类分析简介
聚类分析是一种无监督学习技术，它将相似的数据点归为一组，而将不同组的数据点区分开来。这种技术广泛应用于数据挖掘、市场分析、图像处理等领域。
常用聚类算法
K-均值聚类 (K-Means Clustering)
- K-均值聚类是一种最简单的聚类算法，它通过迭代的方式将数据点分配到K个簇中，使得每个簇的内部距离最小，而簇与簇之间的距离最大。
层次聚类 (Hierarchical Clustering)
- 层次聚类是一种将数据点按层次结构进行聚类的算法。它可以是自底向上的凝聚聚类，也可以是自顶向下的分裂聚类。
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
- DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据点之间的密度来识别簇。
谱聚类 (Spectral Clustering)
- 谱聚类是一种基于图论的聚类算法，它通过构建数据点的相似性图，然后通过求解图的特征向量来识别簇。
聚类分析应用案例
聚类分析在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 市场分析：通过聚类分析，可以将客户分为不同的群体，以便进行更有针对性的营销策略。
- 图像处理：聚类分析可以用于图像分割，将图像中的像素点划分为不同的区域。
- 生物信息学：聚类分析可以用于基因数据分析，帮助研究人员发现基因之间的关联。
扩展阅读
想要了解更多关于聚类分析的知识，可以参考以下资源：
K-Means Clustering
Hierarchical Clustering
DBSCAN
Spectral Clustering