在这个快速发展的数据科学领域，聚类分析是一种强大的工具，可以帮助我们理解数据中的模式和结构。以下是一些关于聚类分析的教程，希望对您有所帮助。
常见聚类算法
K-Means 聚类 K-Means 是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代的方式将数据点分配到 K 个簇中。
层次聚类 层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它将数据点逐步合并成更大的簇。
DBSCAN DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法，可以检测到任意形状的簇。
聚类分析应用
聚类分析在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 市场细分
- 推荐系统
- 异常检测
相关资源
如果您想了解更多关于聚类分析的知识，可以访问以下链接：