数据处理和分析之数据聚类：K-means聚类：数据预处理技术

数据处理和分析之数据聚类：K-means聚类：数据预处理技术

数据聚类简介

聚类算法的基本概念

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组到不同的簇中，使得同一簇内的样本彼此相似，而不同簇的样本彼此相异。这种技术广泛应用于数据挖掘、机器学习和统计分析中，用于模式识别、数据压缩、图像分析和生物信息学等领域。

聚类算法的类型

• 层次聚类：构建一个树状结构的簇，可以是自底向上或自顶向下的方式。
• 基于密度的聚类：如DBSCAN，根据样本的密度分布来划分簇。
• 基于模型的聚类：假设数据遵循某种模型，如高斯混合模型。
• K-means聚类：一种迭代的、基于中心点的聚类算法，目标是最小化簇内样本与簇中心的距离平方和。