聚類分析英文解釋翻譯、聚類分析的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 cluster analysis

【化】 cluster

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

聚類分析（Cluster Analysis）是一種無監督機器學習方法，旨在将一組對象（數據點）劃分為若幹組（稱為“簇”），使得同一簇内的對象彼此相似，而不同簇的對象彼此相異。其英文對應術語為Cluster Analysis。

相似性度量：聚類的基礎是定義對象間的相似性或相異性。常用方法包括：
- 歐氏距離 (Euclidean Distance)：計算多維空間中點之間的直線距離。公式為： $$ d(mathbf{x}, mathbf{y}) = sqrt{sum_{i=1}^{n} (x_i - y_i)} $$
- 曼哈頓距離 (Manhattan Distance)：計算各維度絕對差之和。公式為： $$ d(mathbf{x}, mathbf{y}) = sum_{i=1}^{n} |x_i - y_i| $$
- 餘弦相似度 (Cosine Similarity)：衡量向量方向的相似性，常用于文本數據。公式為： $$ text{similarity}(mathbf{x}, mathbf{y}) = frac{mathbf{x} cdot mathbf{y}}{|mathbf{x}| |mathbf{y}|} $$
聚類算法：根據相似性度量将數據分組。主要類型包括：
- 劃分法 (Partitioning Methods)：如K-Means 算法，預先指定簇數 K，通過疊代優化将數據劃分到 K 個中心點代表的簇中。
- 層次法 (Hierarchical Methods)：構建樹狀結構（樹狀圖），可以是自底向上（凝聚法，如 AGNES）或自頂向下（分裂法，如 DIANA）。
- 基于密度的方法 (Density-Based Methods)：如DBSCAN，将簇定義為數據空間中密度相連點的最大集合，能發現任意形狀的簇并識别噪聲點。
- 基于模型的方法 (Model-Based Methods)：假設數據來自潛在的概率分布（如高斯混合模型 GMM），通過拟合模型進行聚類。

市場細分：根據客戶特征（購買曆史、 demographics）将客戶分組，進行精準營銷。來源：Journal of Marketing Research。
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簇。來源：Nature Reviews Genetics。
圖像分割：将圖像像素聚類成具有相似顔色或紋理的區域。來源：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence。
文檔分類/主題發現：對文本文檔聚類，識别潛在主題。來源：ACM Transactions on Information Systems。
社交網絡分析：識别社區結構或具有相似興趣的用戶群。來源：Social Networks 期刊。

國際标準化組織 (ISO)：ISO 3534-3:2013《統計學詞彙與符號第3部分：實驗設計》将聚類分析定義為“将一組個體（觀測值）分類到組（簇）中的過程，使得同一組内的個體在某些預定标準上彼此相似，而不同組的個體在這些标準上相異”。來源：ISO 3534-3:2013。
統計學經典教材：《The Elements of Statistical Learning》(Hastie, Tibshirani, Friedman) 将聚類描述為“在數據中尋找彼此相似的對象組，并将它們分配到共同簇中的問題”。來源：Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer。

聚類分析是一種無監督機器學習方法，其核心目标是将數據集中具有相似特征的對象自動分組，形成内部同質性高、組間異質性強的集合（稱為“簇”）。以下從四個維度展開說明：

1. 核心特征

2. 典型算法

3. 應用場景

4. 實施挑戰

該技術現已成為數據勘探（EDA）的标準工具包組成部分，在2023年Gartner技術成熟度報告中，增強型數據分析已将自動化聚類列為關鍵能力。實際應用中建議結合具體業務場景選擇算法，并通過可視化驗證分組合理性。