聚类英文解释翻译、聚类的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 cluster

分词翻译：

聚的英语翻译：

assemble; gather
【建】 poly-

类的英语翻译：

be similar to; genus; kind; species
【医】 group; para-; race

专业解析

聚类（Clustering）在汉英词典中的定义为：一种无监督机器学习方法，通过数据内在相似性将对象划分为若干组（簇），使得同组数据相似性高、不同组数据差异性明显。英文术语对应"clustering"，源自统计学与模式识别领域，现广泛应用于数据挖掘和人工智能研究。

该概念包含三个核心维度：

数学本质：通过距离函数（如欧氏距离$$d(x,y)=sqrt{sum_{i=1}^n(x_i-y_i)}$$）或相似度矩阵实现特征空间划分
工程应用：在客户分群（市场营销）、图像分割（计算机视觉）、文档归类（自然语言处理）等场景发挥关键作用
算法类型：包含层次聚类（Hierarchical）、划分式聚类（K-means）、密度聚类（DBSCAN）等典型范式，其中K-means算法因其$$argminSsum{i=1}^ksum_{xin S_i}||x-mu_i||$$的优化目标而广为人知

权威研究显示，有效聚类需平衡簇内紧密性（intra-cluster similarity）与簇间分离度（inter-cluster dissimilarity）。最新技术进展如深度聚类（Deep Clustering）正在突破传统方法的维度限制，相关成果可见《IEEE模式分析与机器智能汇刊》最新刊载的对比实验报告。

网络扩展解释

聚类（Clustering）是机器学习中一种无监督学习方法，用于将数据集中具有相似特征或模式的数据点自动分组到不同的“簇”中，使得同一簇内的数据相似性较高，不同簇之间的数据差异性较大。以下是关于聚类的详细解释：

1. 核心概念

目的：无需预先标注标签，通过数据内在结构进行自然分组。
关键思想：基于数据点之间的距离或相似度划分簇。例如，欧氏距离、余弦相似度等常用于衡量相似性。

2. 常见聚类方法

（1）K-means聚类

原理：将数据分为K个簇，通过迭代优化簇中心（质心）直至收敛。
数学公式（目标函数）： $$ text{最小化} sum{i=1}^K sum{x in C_i} |x - mu_i| $$ 其中，$C_i$是第i个簇，$mu_i$是该簇的质心。
特点：简单高效，但对初始质心敏感，需预先指定簇数K。

（2）层次聚类

原理：通过逐层合并（自底向上）或分割（自顶向下）构建树状聚类结构，形成嵌套的簇。
类型：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。

3. DBSCAN（基于密度的聚类）

原理：根据数据密度划分簇，可发现任意形状的簇并识别噪声点。
核心参数：邻域半径（ε）和最小点数（MinPts）。

3. 应用场景

客户细分：根据购买行为将用户分组，制定营销策略。
图像分割：将图像中相似像素聚类为同一区域。
社交网络分析：识别社区或兴趣群体。
异常检测：通过离群点识别欺诈或故障。

4. 聚类步骤

数据预处理：标准化或归一化数据，消除量纲影响。
选择算法：根据数据特性（如形状、噪声）选择合适方法。
确定簇数：可通过肘部法则（Elbow Method）或轮廓系数（Silhouette Score）评估。
评估结果：使用内部指标（如簇内距离）或外部指标（如有标签时用调整兰德指数）。

5. 优缺点

优点：无需标签、适应复杂数据分布（如DBSCAN）。
缺点：
- 部分方法需预先指定簇数（如K-means）。
- 高维数据可能因“维度灾难”导致效果下降。

聚类是探索数据内在结构的核心工具，广泛应用于商业、生物信息学、图像处理等领域。选择合适的方法需结合数据特性与实际问题需求，例如K-means适合球形簇，DBSCAN适合噪声数据和任意形状簇。