cluster analysis是什么意思，cluster analysis的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
[数] 聚类分析；群集分析
例句
Cluster analysis is a branch of multivariate analysis.
聚类分析是多元分析的一个分支。
This paper proposes a new DEA cluster analysis method.
本文提出一种新的DEA聚类分析方法。
So the researchers employed what's called cluster analysis.
这样一来研究者们就可以使用所谓的聚类分析。
Cluster analysis is one of key technologies for data mining.
聚类分析是数据挖掘的主要技术之一。
The data after processing were taken quick cluster analysis.
数据处理后，进行快速聚类分析。
专业解析
聚类分析（Cluster Analysis） 是一种无监督机器学习方法，其核心目标是将一组对象（如数据点）划分为若干组（称为“簇”），使得同一簇内的对象彼此相似，而不同簇之间的对象尽可能不同。它通过探索数据内在的结构和模式，揭示数据中的自然分组，而无需预先定义类别标签。
其详细含义可从以下角度理解：
-
核心原理与目标：
- 聚类分析基于“物以类聚”的原则，通过计算对象之间的相似性或距离（如欧氏距离、余弦相似度）进行分组。相似度高的对象被归入同一簇，相似度低的对象则分属不同簇。
- 主要目标是发现数据中隐藏的、有意义的分组结构，这些分组可能代表了数据中潜在的类别、模式或关系。
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关键特征：
- 无监督学习：与分类不同，聚类分析在训练过程中不需要预先标记好的类别信息。它完全依赖数据本身的属性来发现结构。
- 探索性分析：常用于数据挖掘的初步阶段，帮助理解数据的分布、识别离群点或为后续分析（如分类）提供基础。
- 算法多样性：存在多种聚类算法，如 K-Means（基于质心）、层次聚类（基于距离矩阵构建树状图）、DBSCAN（基于密度）等，每种算法有其适用的场景和假设。
-
典型应用场景：
- 客户细分：根据购买行为、人口统计特征将客户分成不同群体，以便进行精准营销。
- 文档/主题分类：对大量文本文档进行聚类，发现讨论相似主题的文档组。
- 图像分割：将图像中的像素聚类，识别不同的区域或物体。
- 生物信息学：对基因表达数据进行聚类，识别功能相似的基因或疾病亚型。
- 异常检测：识别与其他数据点显著不同的离群点（可能属于非常小的簇或不属于任何簇）。
权威参考来源：
网络扩展资料
聚类分析（Cluster Analysis）是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为多个“簇”（Cluster），使同一簇内的数据点具有较高的相似性，而不同簇之间的数据点差异较大。以下是详细解释：
核心概念
- 目的：通过数据内在的结构特征，自动发现分组模式，无需预先定义类别标签。
- 相似性度量：通常基于距离（如欧氏距离）或相似度函数（如余弦相似度）判断数据点的关联性。
常见方法
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K-means
- 原理：通过迭代将数据划分为K个簇，使每个点到其簇中心的距离最小化。
- 适用场景：数据呈球形分布，且簇大小相近时效果较好。
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层次聚类（Hierarchical Clustering）
- 原理：通过树状图（树形结构）逐层合并或分裂簇，形成嵌套的聚类结构。
- 类型：可分为“自底向上”（聚合式）和“自顶向下”（分裂式）。
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DBSCAN
- 原理：基于密度划分簇，能识别任意形状的簇并自动过滤噪声点。
- 适用场景：数据分布不均匀或存在离群点时表现优异。
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高斯混合模型（GMM）
- 原理：假设数据由多个高斯分布混合生成，通过概率模型划分簇。
- 特点：适合处理重叠的簇。
应用领域
- 市场细分：根据客户行为或属性将用户分组，制定个性化策略。
- 生物信息学：对基因或蛋白质进行分类，研究功能相似性。
- 图像分割：将图像中相似像素聚类，识别不同物体区域。
- 社交网络分析：发现社区结构或用户兴趣群体。
评估指标
- 轮廓系数（Silhouette Score）：衡量簇内紧密性和簇间分离度，值越接近1效果越好。
- 肘部法则（Elbow Method）：通过不同K值的误差平方和变化选择最佳簇数。
- Calinski-Harabasz指数：基于簇间与簇内离散度的比值评估质量。
注意事项
- 数据标准化：聚类对尺度敏感，需对特征进行归一化处理。
- 选择合适算法：需根据数据分布、噪声情况以及目标需求综合判断。
- 结果解释：聚类结果需结合领域知识验证实际意义，避免过拟合或无意义分组。
通过聚类分析，可以挖掘数据中隐藏的模式，广泛应用于科学研究、商业决策和工程领域。
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