聚类代码活动图

这段代码活动图展示了聚类算法的执行过程。首先，数据被输入到系统中，然后通过预处理步骤进行清洗和标准化。接下来，选择适当的聚类算法（如K-means、层次聚类等），并设置相关参数。在聚类过程中，数据点根据其特征值被分配到不同的簇中。最后，对生成的簇进行分析，评估聚类效果，并根据需要调整算法参数以优化结果。整个过程旨在将相似的数据点聚集在一起，从而揭示数据的内在结构和模式。