clustering是什麼意思，clustering的意思翻譯、用法、同義詞、例句

clustering英标

英:/''klʌstərɪŋ/ 美:/'ˈklʌstərɪŋ/

類别

CET6,考研,IELTS,TOEFL,GRE,GMAT

常用詞典

n. 聚集，收集；分類歸并

v. 使成群（cluster的現在分詞）

例句

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

這是四個極性鍵按空間對稱聚集的結果。

We explore the clustering characteristics on xanthous face.

我們探究了黃種人面部的聚類特征。

Clustering of Spring beans.

Spring bean的集群。

High availability through clustering.

通過集群實現高可用性。

Clustering the messaging infrastructure.

集群消息傳遞基礎結構。

常用搭配

clustering algorithm

聚類算法

fuzzy clustering

模糊聚類；模糊串行

hierarchical clustering

分級群聚

data clustering

資料分群，數據分組

同義詞

n.|collection/gather;聚集，收集；分類歸并

專業解析

Clustering（聚類）是數據分析和機器學習領域中的一種無監督學習方法，指将數據集中的對象按照相似性劃分為若幹組（稱為“簇”）的過程。其核心目标是确保同一簇内的數據點具有高相似性，而不同簇之間的數據點差異較大。這一概念廣泛應用于模式識别、圖像處理、市場細分等領域。

從技術角度，聚類算法主要分為以下幾類：

劃分式聚類（如K-Means）：通過疊代優化，将數據劃分為預定數量的簇。美國國家标準與技術研究院（NIST）指出，K-Means因其計算效率高，常用于大規模數據集分析。
層次聚類：通過樹狀結構（樹狀圖）逐層合并或分裂簇，適用于需要多粒度分析的場景，如生物信息學中的基因分類。
密度聚類（如DBSCAN）：基于數據分布的密度識别簇結構，對噪聲數據魯棒性強，在地理信息系統中用于識别熱點區域。

在權威性驗證方面，聚類方法已被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等頂級期刊多次論證其有效性，例如在社交網絡用戶行為分析中，聚類可幫助識别潛在社群結構。英國劍橋大學的研究團隊也通過聚類技術優化了醫療影像的病竈檢測精度。

網絡擴展資料

"Clustering"（聚類）是一個在不同領域有不同含義的術語，以下是其核心解釋：

基本詞義
作為名詞，"clustering" 指形成群集、聚集體的過程或結果。例如：
- "Stars in a galaxy often form clusters."（星系中的恒星常形成星團）
- "A clustering of people around the stage."（人群聚集在舞台周圍）
數據分析與機器學習
在統計學和機器學習中，clustering 指無監督學習的一種方法，用于将相似的數據點分組（稱為“簇”）。常見場景包括：
- 客戶分群（如根據購買行為劃分用戶群體）
- 圖像分割（識别相似像素區域）
- 文本分析（歸類相似文檔）
  典型算法：K-means、層次聚類（Hierarchical Clustering）、DBSCAN。
自然現象與生物學
在自然界中，clustering 描述生物或物體自發形成的聚集現象，如：
- 鳥群飛行、魚群遊動（集體行為）
- 蛋白質在細胞内的聚集
- 植物種群的群居分布
計算機與信息技術
在計算機領域，clustering 可指：
- 集群技術：多台服務器聯合工作以提高性能或可靠性（如負載均衡集群）。
- 存儲優化：将相關數據存儲在物理相鄰位置以加快訪問速度。
語言學與認知科學
語言學家用 clustering 描述語音或詞彙的聚集現象，例如：
- 輔音連綴（如英語單詞 "spring" 中的 /spr/）
- 語義關聯（如“醫院”關聯“醫生”“護士”等詞彙）

若需深入某個領域（如機器學習中的具體算法），可進一步說明，以便提供更針對性的解釋。

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