聚类分析是一种将数据对象根据相似性分组的技术，其核心思想是在没有先验知识的情况下，根据数据对象的特征自动将它们分成不同的组或簇。每个簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点则相对不同。这种方法在统计学、计算机科学、生物学等多个领域都有广泛应用，用于探索数据结构、发现隐藏模式、进行市场细分等。
关键概念
相似性：用于衡量数据点之间或数据点与簇中心之间的距离。
距离函数：用于计算数据点间的相似度或距离，常见的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
无监督学习：聚类分析属于无监督学习方法，因为数据对象在开始时没有类别标签。
应用领域
市场调研：帮助企业理解消费者行为和需求。
图像分析：用于图像分割和特征提取。
生物信息学：在基因表达数据分析、蛋白质分类等方面应用。
社会科学：用于社会群体分析、舆情监测等。
方法与技术
系统聚类法：逐步合并或分裂簇的方法。
K-均值算法：将数据点分配给最近的簇中心，并更新簇中心位置，迭代进行直到满足停止条件。
层次聚类法：构建一个簇的层次结构。
基于密度的聚类：根据数据点的局部密度进行聚类。
基于网格的聚类：将数据空间划分为网格单元进行聚类。
优势
发现结构：帮助研究者发现数据中隐藏的结构和模式。
简化数据：作为一种数据降维技术，简化数据集以便于进一步分析。
无需标签：适用于没有类别标签的数据集分析。
聚类分析的结果可以帮助我们更好地理解数据的内在结构，并为决策提供支持