聚類數據英文解釋翻譯、聚類數據的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 cluster data

assemble; gather
【建】 poly-

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

data
【計】 D; data
【化】 data
【經】 data; datum; figure; quantitative data

在漢英詞典視角下，"聚類數據"對應的英文術語為"cluster data"，指通過無監督學習算法将相似性高的數據集自動分組的過程。這一概念源于統計學與機器學習領域，現已成為數據科學的核心分析方法之一。

從技術層面解釋，聚類數據包含三個核心特征：

相似性度量：采用歐氏距離或餘弦相似度等數學公式（例如兩點$p(x_1,y_1)$與$q(x_2,y_2)$的歐氏距離公式為 $sqrt{(x_2-x_1) + (y_2-y_1)}$）
無标籤分類：區别于監督學習，數據分組完全依賴特征相似性
多維處理能力：可同時分析數十個變量維度（參考《IEEE模式分析與機器智能彙刊》2018年專題研究）

實際應用中，K-means算法作為典型聚類工具，通過疊代優化質心位置實現數據分群，該方法的數學表達為： $$ min sum{i=1}^k sum{x in S_i} |x-mu_i| $$ 其中$k$代表預設的聚類數量，$mu_i$為第$i$個簇的質心（引自《數據挖掘：概念與技術》第三版）。

行業應用方面，全球知名咨詢公司麥肯錫2022年數字化轉型報告顯示，超過76%的五百強企業已将聚類分析應用于客戶細分和市場預測。在生物醫學領域，Nature期刊最新研究證明，基因表達數據的聚類技術能有效識别癌症亞型（2023年6月刊）。

聚類數據（Clustering Data）是數據分析和機器學習中的一種無監督學習方法，其核心目标是将數據集中的對象按相似性劃分為若幹組（稱為“簇”），使得同一簇内的數據點相似度較高，不同簇之間的數據點差異較大。以下是詳細解釋：

K-means
通過疊代将數據劃分為K個簇，最小化簇内平方誤差。公式為：
$$ argmin{mathbf{C}} sum{i=1}^k sum_{mathbf{x} in C_i} |mathbf{x} - mu_i| $$
其中$mu_i$為簇$C_i$的中心點。
層次聚類
通過樹狀圖（Dendrogram）逐層合并或分裂簇，適合探索數據層級關系。
DBSCAN
基于密度的算法，可識别任意形狀的簇，并能過濾噪聲點。

若需進一步了解具體算法實現或案例，可提供更詳細的問題方向。