聚类算法分类

聚类算法是一种无监督学习方法，其主要目标是将数据集划分为若干个组或“簇”，每个簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点则尽可能不同。这种方法常用于数据分析和机器学习中，以寻找数据的内在结构和模式。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。这些算法的选择取决于数据的特性和分析目标。聚类算法的应用广泛，例如在市场细分、社交网络分析、生物信息学等领域都有重要应用。