clustering
时间：2026-10-25 17:08:02来源：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据分为具有相似特征的组。其核心目标是发现数据中的内在结构，而无需预先定义类别标签。
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 将数据点分组为多个簇，使同一簇内数据点相似度高，不同簇间差异大。 |
| 类型 | 常见有K均值、层次聚类、DBSCAN等。 |
| 应用 | 市场细分、图像压缩、社交网络分析等。 |
| 优点 | 不需要标签数据，可揭示数据潜在模式。 |
| 挑战 | 需要确定簇数，对噪声敏感。 |
聚类在数据分析中广泛应用，有助于理解复杂数据集的结构和分布。
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