聚类分析英文解释翻译、聚类分析的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 cluster analysis

【化】 cluster

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

聚类分析（Cluster Analysis）是一种无监督机器学习方法，旨在将一组对象（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，而不同簇的对象彼此相异。其英文对应术语为Cluster Analysis。

相似性度量：聚类的基础是定义对象间的相似性或相异性。常用方法包括：
- 欧氏距离 (Euclidean Distance)：计算多维空间中点之间的直线距离。公式为： $$ d(mathbf{x}, mathbf{y}) = sqrt{sum_{i=1}^{n} (x_i - y_i)} $$
- 曼哈顿距离 (Manhattan Distance)：计算各维度绝对差之和。公式为： $$ d(mathbf{x}, mathbf{y}) = sum_{i=1}^{n} |x_i - y_i| $$
- 余弦相似度 (Cosine Similarity)：衡量向量方向的相似性，常用于文本数据。公式为： $$ text{similarity}(mathbf{x}, mathbf{y}) = frac{mathbf{x} cdot mathbf{y}}{|mathbf{x}| |mathbf{y}|} $$
聚类算法：根据相似性度量将数据分组。主要类型包括：
- 划分法 (Partitioning Methods)：如K-Means 算法，预先指定簇数 K，通过迭代优化将数据划分到 K 个中心点代表的簇中。
- 层次法 (Hierarchical Methods)：构建树状结构（树状图），可以是自底向上（凝聚法，如 AGNES）或自顶向下（分裂法，如 DIANA）。
- 基于密度的方法 (Density-Based Methods)：如DBSCAN，将簇定义为数据空间中密度相连点的最大集合，能发现任意形状的簇并识别噪声点。
- 基于模型的方法 (Model-Based Methods)：假设数据来自潜在的概率分布（如高斯混合模型 GMM），通过拟合模型进行聚类。

市场细分：根据客户特征（购买历史、 demographics）将客户分组，进行精准营销。来源：Journal of Marketing Research。
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簇。来源：Nature Reviews Genetics。
图像分割：将图像像素聚类成具有相似颜色或纹理的区域。来源：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence。
文档分类/主题发现：对文本文档聚类，识别潜在主题。来源：ACM Transactions on Information Systems。
社交网络分析：识别社区结构或具有相似兴趣的用户群。来源：Social Networks 期刊。

国际标准化组织 (ISO)：ISO 3534-3:2013《统计学词汇与符号第3部分：实验设计》将聚类分析定义为“将一组个体（观测值）分类到组（簇）中的过程，使得同一组内的个体在某些预定标准上彼此相似，而不同组的个体在这些标准上相异”。来源：ISO 3534-3:2013。
统计学经典教材：《The Elements of Statistical Learning》(Hastie, Tibshirani, Friedman) 将聚类描述为“在数据中寻找彼此相似的对象组，并将它们分配到共同簇中的问题”。来源：Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer。

聚类分析是一种无监督机器学习方法，其核心目标是将数据集中具有相似特征的对象自动分组，形成内部同质性高、组间异质性强的集合（称为“簇”）。以下从四个维度展开说明：

1. 核心特征

2. 典型算法

3. 应用场景

4. 实施挑战

该技术现已成为数据勘探（EDA）的标准工具包组成部分，在2023年Gartner技术成熟度报告中，增强型数据分析已将自动化聚类列为关键能力。实际应用中建议结合具体业务场景选择算法，并通过可视化验证分组合理性。