聚類英文解釋翻譯、聚類的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 cluster

分詞翻譯：

聚的英語翻譯：

assemble; gather
【建】 poly-

類的英語翻譯：

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

專業解析

聚類（Clustering）在漢英詞典中的定義為：一種無監督機器學習方法，通過數據内在相似性将對象劃分為若幹組（簇），使得同組數據相似性高、不同組數據差異性明顯。英文術語對應"clustering"，源自統計學與模式識别領域，現廣泛應用于數據挖掘和人工智能研究。

該概念包含三個核心維度：

數學本質：通過距離函數（如歐氏距離$$d(x,y)=sqrt{sum_{i=1}^n(x_i-y_i)}$$）或相似度矩陣實現特征空間劃分
工程應用：在客戶分群（市場營銷）、圖像分割（計算機視覺）、文檔歸類（自然語言處理）等場景發揮關鍵作用
算法類型：包含層次聚類（Hierarchical）、劃分式聚類（K-means）、密度聚類（DBSCAN）等典型範式，其中K-means算法因其$$argminSsum{i=1}^ksum_{xin S_i}||x-mu_i||$$的優化目标而廣為人知

權威研究顯示，有效聚類需平衡簇内緊密性（intra-cluster similarity）與簇間分離度（inter-cluster dissimilarity）。最新技術進展如深度聚類（Deep Clustering）正在突破傳統方法的維度限制，相關成果可見《IEEE模式分析與機器智能彙刊》最新刊載的對比實驗報告。

網絡擴展解釋

聚類（Clustering）是機器學習中一種無監督學習方法，用于将數據集中具有相似特征或模式的數據點自動分組到不同的“簇”中，使得同一簇内的數據相似性較高，不同簇之間的數據差異性較大。以下是關于聚類的詳細解釋：

1. 核心概念

目的：無需預先标注标籤，通過數據内在結構進行自然分組。
關鍵思想：基于數據點之間的距離或相似度劃分簇。例如，歐氏距離、餘弦相似度等常用于衡量相似性。

2. 常見聚類方法

（1）K-means聚類

原理：将數據分為K個簇，通過疊代優化簇中心（質心）直至收斂。
數學公式（目标函數）： $$ text{最小化} sum{i=1}^K sum{x in C_i} |x - mu_i| $$ 其中，$C_i$是第i個簇，$mu_i$是該簇的質心。
特點：簡單高效，但對初始質心敏感，需預先指定簇數K。

（2）層次聚類

原理：通過逐層合并（自底向上）或分割（自頂向下）構建樹狀聚類結構，形成嵌套的簇。
類型：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。

3. DBSCAN（基于密度的聚類）

原理：根據數據密度劃分簇，可發現任意形狀的簇并識别噪聲點。
核心參數：鄰域半徑（ε）和最小點數（MinPts）。

3. 應用場景

客戶細分：根據購買行為将用戶分組，制定營銷策略。
圖像分割：将圖像中相似像素聚類為同一區域。
社交網絡分析：識别社區或興趣群體。
異常檢測：通過離群點識别欺詐或故障。

4. 聚類步驟

數據預處理：标準化或歸一化數據，消除量綱影響。
選擇算法：根據數據特性（如形狀、噪聲）選擇合適方法。
确定簇數：可通過肘部法則（Elbow Method）或輪廓系數（Silhouette Score）評估。
評估結果：使用内部指标（如簇内距離）或外部指标（如有标籤時用調整蘭德指數）。

5. 優缺點

優點：無需标籤、適應複雜數據分布（如DBSCAN）。
缺點：
- 部分方法需預先指定簇數（如K-means）。
- 高維數據可能因“維度災難”導緻效果下降。

聚類是探索數據内在結構的核心工具，廣泛應用于商業、生物信息學、圖像處理等領域。選擇合適的方法需結合數據特性與實際問題需求，例如K-means適合球形簇，DBSCAN適合噪聲數據和任意形狀簇。