群集分析英文解釋翻譯、群集分析的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 cluster analysis

分詞翻譯：

群的英語翻譯：

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

集的英語翻譯：

collect; collection; gather; volume
【電】 set

分析的英語翻譯：

analyze; construe; analysis; assay
【計】 parser
【化】 analysis; assaying
【醫】 analysis; anslyze
【經】 analyse

專業解析

群集分析（Cluster Analysis），中文又稱聚類分析，是一種重要的無監督機器學習方法。它旨在将一組物理或抽象對象（如數據點）劃分成由相似對象組成的多個子集（稱為“群集”或“簇”）。其核心思想是“物以類聚”——同一群集内的對象彼此相似度高，而不同群集間的對象相似度低。

詳細解釋：

核心目标與過程：
- 群集分析的目标是發現數據内在的自然分組結構，而不需要預先定義類别标籤（這是與分類的主要區别）。
- 分析過程基于數據對象之間的相似性或距離（如歐氏距離、餘弦相似度等）進行。算法會根據選定的距離度量和聚類準則，自動将數據點劃分到不同的群集中。
- 最終結果是每個數據點被分配到一個或多個群集（在硬聚類中通常屬于一個群集，在軟聚類中可能以概率形式屬于多個群集）。
關鍵概念：
- 群集/簇 (Cluster)：由相似數據點組成的子集。
- 相似性度量 (Similarity Measure)：衡量兩個數據點相似程度的指标，值越大越相似（如餘弦相似度）。
- 距離度量 (Distance Metric)：衡量兩個數據點差異程度的指标，值越小越相似（如歐氏距離、曼哈頓距離）。
- 聚類算法 (Clustering Algorithm)：實現群集劃分的具體計算方法（如 K-Means, 層次聚類, DBSCAN）。
主要方法（算法舉例）：
- 劃分式聚類 (Partitioning Clustering)：如 K-Means 算法。需要預先指定群集數量 K，通過疊代優化将數據劃分到 K 個群集中，目标是使群集内方差最小化。
- 層次式聚類 (Hierarchical Clustering)：不需要預先指定群集數量。它構建一個樹狀的群集層次結構（樹狀圖），可以是自底向上（凝聚法）或自頂向下（分裂法）進行。用戶可以根據需要在不同層次切割樹狀圖以獲得不同粒度的群集劃分。
- 基于密度的聚類 (Density-Based Clustering)：如 DBSCAN 算法。它基于數據點在空間分布的密度來發現任意形狀的群集，并能有效識别噪聲點（不屬于任何密集群集的點）。
- 基于模型的聚類 (Model-Based Clustering)：如高斯混合模型 (GMM)。它假設數據是由多個概率分布（如高斯分布）混合生成的，每個分布對應一個潛在的群集。
應用場景：
- 客戶細分：根據購買行為、人口統計特征等将客戶分成不同群體，進行精準營銷。
- 文檔/主題分類：對大量文本文檔進行自動分組，發現相似主題。
- 圖像分割：将圖像中的像素分組，識别不同的區域或對象。
- 異常檢測：識别與任何群集都不相似的數據點（離群點），可能代表異常或欺詐行為。
- 生物信息學：基因表達數據分析，識别具有相似表達模式的基因群集。
- 社交網絡分析：識别社區結構（聯繫緊密的用戶群組）。

權威參考來源：

美國統計協會 (ASA) - What Is Cluster Analysis? (簡要介紹核心概念): https://www.amstat.org/ (可在其教育資源或出版物欄目查找相關定義)
斯坦福大學 - CS229: Machine Learning Course Notes (Unsupervised Learning) (涵蓋K-Means, EM/GMM等): https://cs229.stanford.edu/
Scikit-learn 用戶指南 - Clustering (DBSCAN等算法的權威技術解釋與實踐): https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html
維基百科 - Cluster Analysis (綜合概述，包含多種算法介紹): https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
IBM - Customer segmentation (應用實例): https://www.ibm.com/topics/customer-segmentation
Nature - 聚類分析在基因表達研究中的應用 (學術應用實例，需在Nature官網搜索相關論文): https://www.nature.com/

網絡擴展解釋

“群集”是一個多維度詞彙，其含義根據使用場景有所不同。以下是綜合多個來源的詳細分析：

一、基礎釋義

作為動詞時，指人或事物成規模地聚集（）。例如：

人們群集在廣場等待慶典開始。

作為名詞時，可表示由多個關聯個體組成的集合體，如生物學中描述不同族群共生的環境（）。

二、應用領域

計算機技術
指通過多台系統協作實現高可用性和可擴展性的技術架構，例如服務器群集（）。
生物學/生态學
描述不同生物族群因相互作用形成的共生環境（）。

三、語言對比

近義詞：聚集、彙集、雲集、集結
反義詞：分散、離散、疏散（）

四、注意事項

若您實際想了解的是數據分析中的“聚類分析”（Cluster Analysis），該術語屬于統計學方法，用于将數據分組。由于當前搜索結果未涉及此專業領域，建議确認術語準确性或補充更多背景信息。