clustering是什么意思，clustering的意思翻译、用法、同义词、例句

clustering英标

英:/''klʌstərɪŋ/ 美:/'ˈklʌstərɪŋ/

类别

CET6,考研,IELTS,TOEFL,GRE,GMAT

常用词典

n. 聚集，收集；分类归并

v. 使成群（cluster的现在分词）

例句

This is the result of the four polar bonds clustering symmetrically in space.

这是四个极性键按空间对称聚集的结果。

We explore the clustering characteristics on xanthous face.

我们探究了黄种人面部的聚类特征。

Clustering of Spring beans.

Spring bean的集群。

High availability through clustering.

通过集群实现高可用性。

Clustering the messaging infrastructure.

集群消息传递基础结构。

常用搭配

clustering algorithm

聚类算法

fuzzy clustering

模糊聚类；模糊串行

hierarchical clustering

分级群聚

data clustering

资料分群，数据分组

同义词

n.|collection/gather;聚集，收集；分类归并

专业解析

Clustering（聚类）是数据分析和机器学习领域中的一种无监督学习方法，指将数据集中的对象按照相似性划分为若干组（称为“簇”）的过程。其核心目标是确保同一簇内的数据点具有高相似性，而不同簇之间的数据点差异较大。这一概念广泛应用于模式识别、图像处理、市场细分等领域。

从技术角度，聚类算法主要分为以下几类：

划分式聚类（如K-Means）：通过迭代优化，将数据划分为预定数量的簇。美国国家标准与技术研究院（NIST）指出，K-Means因其计算效率高，常用于大规模数据集分析。
层次聚类：通过树状结构（树状图）逐层合并或分裂簇，适用于需要多粒度分析的场景，如生物信息学中的基因分类。
密度聚类（如DBSCAN）：基于数据分布的密度识别簇结构，对噪声数据鲁棒性强，在地理信息系统中用于识别热点区域。

在权威性验证方面，聚类方法已被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等顶级期刊多次论证其有效性，例如在社交网络用户行为分析中，聚类可帮助识别潜在社群结构。英国剑桥大学的研究团队也通过聚类技术优化了医疗影像的病灶检测精度。

网络扩展资料

"Clustering"（聚类）是一个在不同领域有不同含义的术语，以下是其核心解释：

基本词义
作为名词，"clustering" 指形成群集、聚集体的过程或结果。例如：
- "Stars in a galaxy often form clusters."（星系中的恒星常形成星团）
- "A clustering of people around the stage."（人群聚集在舞台周围）
数据分析与机器学习
在统计学和机器学习中，clustering 指无监督学习的一种方法，用于将相似的数据点分组（称为“簇”）。常见场景包括：
- 客户分群（如根据购买行为划分用户群体）
- 图像分割（识别相似像素区域）
- 文本分析（归类相似文档）
  典型算法：K-means、层次聚类（Hierarchical Clustering）、DBSCAN。
自然现象与生物学
在自然界中，clustering 描述生物或物体自发形成的聚集现象，如：
- 鸟群飞行、鱼群游动（集体行为）
- 蛋白质在细胞内的聚集
- 植物种群的群居分布
计算机与信息技术
在计算机领域，clustering 可指：
- 集群技术：多台服务器联合工作以提高性能或可靠性（如负载均衡集群）。
- 存储优化：将相关数据存储在物理相邻位置以加快访问速度。
语言学与认知科学
语言学家用 clustering 描述语音或词汇的聚集现象，例如：
- 辅音连缀（如英语单词 "spring" 中的 /spr/）
- 语义关联（如“医院”关联“医生”“护士”等词汇）

若需深入某个领域（如机器学习中的具体算法），可进一步说明，以便提供更针对性的解释。

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