在数据分析和机器学习领域，分割方法是非常重要的。以下是一些常见的分割方法：
常见分割方法
- K-means 聚类：一种基于距离的聚类算法，适用于无监督学习。
- 层次聚类：通过将数据点逐渐合并成簇来分类数据。
- DBSCAN：一种基于密度的聚类算法，可以处理噪声数据。
- SOM（自组织映射）：通过竞争学习将高维数据映射到低维空间。
例子
假设我们有一个数据集，包含用户的年龄、收入和购买行为。我们可以使用这些信息来将用户分割成不同的群体。
- 年龄和收入：我们可以使用 K-means 聚类将用户按照年龄和收入分成几个群体。
- 购买行为：我们可以使用 DBSCAN 将用户按照购买行为分成几个群体。
更多信息
想要了解更多关于分割方法的信息，可以访问我们的数据科学教程。
图片
中心位置展示一个机器学习模型的图片，以帮助理解：