群集分析英文解释翻译、群集分析的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 cluster analysis

分词翻译：

群的英语翻译：

bevy; caboodle; clot; cluster; covey; flock; gang; group; horde; knot; swarm
throng; troop
【医】 group; herd

集的英语翻译：

collect; collection; gather; volume
【电】 set

分析的英语翻译：

analyze; construe; analysis; assay
【计】 parser
【化】 analysis; assaying
【医】 analysis; anslyze
【经】 analyse

专业解析

群集分析（Cluster Analysis），中文又称聚类分析，是一种重要的无监督机器学习方法。它旨在将一组物理或抽象对象（如数据点）划分成由相似对象组成的多个子集（称为“群集”或“簇”）。其核心思想是“物以类聚”——同一群集内的对象彼此相似度高，而不同群集间的对象相似度低。

详细解释：

核心目标与过程：
- 群集分析的目标是发现数据内在的自然分组结构，而不需要预先定义类别标签（这是与分类的主要区别）。
- 分析过程基于数据对象之间的相似性或距离（如欧氏距离、余弦相似度等）进行。算法会根据选定的距离度量和聚类准则，自动将数据点划分到不同的群集中。
- 最终结果是每个数据点被分配到一个或多个群集（在硬聚类中通常属于一个群集，在软聚类中可能以概率形式属于多个群集）。
关键概念：
- 群集/簇 (Cluster)：由相似数据点组成的子集。
- 相似性度量 (Similarity Measure)：衡量两个数据点相似程度的指标，值越大越相似（如余弦相似度）。
- 距离度量 (Distance Metric)：衡量两个数据点差异程度的指标，值越小越相似（如欧氏距离、曼哈顿距离）。
- 聚类算法 (Clustering Algorithm)：实现群集划分的具体计算方法（如 K-Means, 层次聚类, DBSCAN）。
主要方法（算法举例）：
- 划分式聚类 (Partitioning Clustering)：如 K-Means 算法。需要预先指定群集数量 K，通过迭代优化将数据划分到 K 个群集中，目标是使群集内方差最小化。
- 层次式聚类 (Hierarchical Clustering)：不需要预先指定群集数量。它构建一个树状的群集层次结构（树状图），可以是自底向上（凝聚法）或自顶向下（分裂法）进行。用户可以根据需要在不同层次切割树状图以获得不同粒度的群集划分。
- 基于密度的聚类 (Density-Based Clustering)：如 DBSCAN 算法。它基于数据点在空间分布的密度来发现任意形状的群集，并能有效识别噪声点（不属于任何密集群集的点）。
- 基于模型的聚类 (Model-Based Clustering)：如高斯混合模型 (GMM)。它假设数据是由多个概率分布（如高斯分布）混合生成的，每个分布对应一个潜在的群集。
应用场景：
- 客户细分：根据购买行为、人口统计特征等将客户分成不同群体，进行精准营销。
- 文档/主题分类：对大量文本文档进行自动分组，发现相似主题。
- 图像分割：将图像中的像素分组，识别不同的区域或对象。
- 异常检测：识别与任何群集都不相似的数据点（离群点），可能代表异常或欺诈行为。
- 生物信息学：基因表达数据分析，识别具有相似表达模式的基因群集。
- 社交网络分析：识别社区结构（联系紧密的用户群组）。

权威参考来源：

美国统计协会 (ASA) - What Is Cluster Analysis? (简要介绍核心概念): https://www.amstat.org/ (可在其教育资源或出版物栏目查找相关定义)
斯坦福大学 - CS229: Machine Learning Course Notes (Unsupervised Learning) (涵盖K-Means, EM/GMM等): https://cs229.stanford.edu/
Scikit-learn 用户指南 - Clustering (DBSCAN等算法的权威技术解释与实践): https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html
维基百科 - Cluster Analysis (综合概述，包含多种算法介绍): https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
IBM - Customer segmentation (应用实例): https://www.ibm.com/topics/customer-segmentation
Nature - 聚类分析在基因表达研究中的应用 (学术应用实例，需在Nature官网搜索相关论文): https://www.nature.com/

网络扩展解释

“群集”是一个多维度词汇，其含义根据使用场景有所不同。以下是综合多个来源的详细分析：

一、基础释义

作为动词时，指人或事物成规模地聚集（）。例如：

人们群集在广场等待庆典开始。

作为名词时，可表示由多个关联个体组成的集合体，如生物学中描述不同族群共生的环境（）。

二、应用领域

计算机技术
指通过多台系统协作实现高可用性和可扩展性的技术架构，例如服务器群集（）。
生物学/生态学
描述不同生物族群因相互作用形成的共生环境（）。

三、语言对比

近义词：聚集、汇集、云集、集结
反义词：分散、离散、疏散（）

四、注意事项

若您实际想了解的是数据分析中的“聚类分析”（Cluster Analysis），该术语属于统计学方法，用于将数据分组。由于当前搜索结果未涉及此专业领域，建议确认术语准确性或补充更多背景信息。