聚类算法是数据挖掘和机器学习中的一个重要分支，它可以帮助我们识别数据中的模式，并按照相似性将数据分组。以下是一些常用的聚类算法：
常见聚类算法
- K-Means 聚类算法：通过迭代的方式将数据点分配到 K 个簇中，直到聚类结果收敛。
- 层次聚类：通过合并或分裂簇来构建树状结构，从而将数据分组。
- DBSCAN 聚类算法：基于密度的聚类算法，可以找到任意形状的簇。
应用场景
聚类算法在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 市场细分：通过聚类分析消费者数据，将消费者分为不同的市场细分。
- 图像识别：将图像数据聚类，以便更好地进行图像分类。
- 社交网络分析：通过聚类分析社交网络数据，发现社交网络中的社区结构。
扩展阅读
想要了解更多关于聚类算法的信息，可以参考以下链接：
聚类算法