数据处理和分析之数据聚类：Affinity Propagation：数据距离度量与相似性计算

数据处理和分析之数据聚类：Affinity Propagation：数据距离度量与相似性计算

数据聚类简介

数据聚类的基本概念

数据聚类是一种无监督学习方法，其目标是将数据集中的数据点分组到不同的簇中，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇的数据点彼此相异。这种相似性或相异性通常基于数据点之间的距离度量或相似性计算。聚类可以帮助我们发现数据的内在结构，识别模式，进行数据分段，或者作为其他机器学习任务的预处理步骤。

聚类的用途

• 市场细分：在市场营销中，聚类可以帮助企业识别不同的客户群体，以便更有效地定位市场和制定营销策略。
• 图像分割：在计算机视觉中，聚类可以用于图像分割，将图像中的像素分组到不同的区域，以识别不同的对象或背景。
• 异常检测：聚类可以用于识别数据