聚类

聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为多个组或“簇”，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点差异较大。聚类的目标是发现数据集中潜在的结构和模式，从而为数据分析、降维和可视化提供有价值的信息。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。通过选择合适的距离度量和聚类算法，我们可以对各种类型的数据进行聚类分析，如文本、图像、音频等。聚类在许多领域都有广泛的应用，如市场细分、社交网络分析、生物信息学等。