关于什么是聚类分析？这个很多人还不知道，今天雯雯来为大家解答这个的问题，现在让我们一起来看看吧！
什么是聚类分析？
什么是聚类分析？
聚类分析是一种数据分析方法，可将数据集中相似的数据点分组成一个簇。在聚类分析中，数据被视为一个多维空间中的点，并使用相似度度量来确定数据点之间的距离。聚类分析的目标是将数据点划分为不同的簇，每个簇内的数据点具有相似的特征，而不同簇的数据点则具有不同的特征。
聚类分析被广泛应用于不同领域的数据分析和数据挖掘，例如市场营销、金融、医疗、生物学和社会网络等。聚类分析可以通过发现数据中的模式和规律，帮助人们更好地理解和分析数据，并在实际应用中取得更好的效果。
聚类分析的主要方法可以分为两类，即层次聚类和基于中心聚类。层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法，每个节点表示一个数据簇，并将数据簇与其它节点组成一个基于距离的层次结构。基于中心聚类是另一种常用的聚类方法，其将数据点分配到不同的簇中，并通过优化簇内的距离和簇间的距离，寻找最优的聚类方案。
在实际应用中，聚类分析的方法和参数需要根据具体数据的特征和应用场景进行选择和调整。为了使聚类分析能够取得更好的效果，需要对数据进行预处理、选择合适的相似度度量、确定聚类数目等操作。
总之，聚类分析是一种重要的数据分析方法，可帮助人们更好地理解和探索数据中的规律和关系，以及为实际应用提供更好的决策支持。
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