聚类分析教程 🧬📊

什么是聚类分析？

聚类分析是一种无监督学习方法，通过算法将数据集划分为具有相似特征的子集（簇）。
🎯 核心目标：发现数据中的潜在模式，帮助分类、数据压缩或异常检测。
📌 应用场景：客户分群、图像分割、社交网络分析等。

常用聚类算法 📚

• K-Means 通过迭代优化中心点，将数据分配到最近的簇。
• 层次聚类
  基于树状结构，适合处理不同尺度的数据集。
• DBSCAN
  基于密度的聚类，能识别噪声点和任意形状的簇。

实现步骤 🧰

1. 数据预处理 标准化数据，去除异常值。
2. 选择算法与参数
   如K值、距离度量方式（欧氏距离/余弦相似度）。
3. 执行聚类
   使用工具如Python的scikit-learn库。
   示例代码：

   from sklearn.cluster import KMeans  
   kmeans = KMeans(n_clusters=3)  
   kmeans.fit(data)
   

4. 结果评估
   通过轮廓系数（Silhouette Score）或簇内距离判断效果。

实际应用案例 🌐

• 市场细分：将用户按购买行为分组，优化营销策略。
• 推荐系统：基于用户兴趣的相似性进行分群，提升推荐精准度。
• 生物信息学：分析基因表达数据，发现功能相似的基因簇。

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