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子集或簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇内的数据点彼此不同。它的主要目标是通过发现数据中的隐藏结构来简化数据分析和理解。聚类算法通常根据数据点之间的距离或相似性度量来确定它们的归属关系。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。聚类在许多领域都有广泛应用，如市场细分、社交网络分析、图像分割等。通过聚类，我们可以更好地理解数据的分布和特征，从而为决策提供有价值的信息。