聚类数据英文解释翻译、聚类数据的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 cluster data

assemble; gather
【建】 poly-

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

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

在汉英词典视角下，"聚类数据"对应的英文术语为"cluster data"，指通过无监督学习算法将相似性高的数据集自动分组的过程。这一概念源于统计学与机器学习领域，现已成为数据科学的核心分析方法之一。

从技术层面解释，聚类数据包含三个核心特征：

相似性度量：采用欧氏距离或余弦相似度等数学公式（例如两点$p(x_1,y_1)$与$q(x_2,y_2)$的欧氏距离公式为 $sqrt{(x_2-x_1) + (y_2-y_1)}$）
无标签分类：区别于监督学习，数据分组完全依赖特征相似性
多维处理能力：可同时分析数十个变量维度（参考《IEEE模式分析与机器智能汇刊》2018年专题研究）

实际应用中，K-means算法作为典型聚类工具，通过迭代优化质心位置实现数据分群，该方法的数学表达为： $$ min sum{i=1}^k sum{x in S_i} |x-mu_i| $$ 其中$k$代表预设的聚类数量，$mu_i$为第$i$个簇的质心（引自《数据挖掘：概念与技术》第三版）。

行业应用方面，全球知名咨询公司麦肯锡2022年数字化转型报告显示，超过76%的五百强企业已将聚类分析应用于客户细分和市场预测。在生物医学领域，Nature期刊最新研究证明，基因表达数据的聚类技术能有效识别癌症亚型（2023年6月刊）。

聚类数据（Clustering Data）是数据分析和机器学习中的一种无监督学习方法，其核心目标是将数据集中的对象按相似性划分为若干组（称为“簇”），使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点差异较大。以下是详细解释：

K-means
通过迭代将数据划分为K个簇，最小化簇内平方误差。公式为：
$$ argmin{mathbf{C}} sum{i=1}^k sum_{mathbf{x} in C_i} |mathbf{x} - mu_i| $$
其中$mu_i$为簇$C_i$的中心点。
层次聚类
通过树状图（Dendrogram）逐层合并或分裂簇，适合探索数据层级关系。
DBSCAN
基于密度的算法，可识别任意形状的簇，并能过滤噪声点。

若需进一步了解具体算法实现或案例，可提供更详细的问题方向。