2、聚类分析入门：从基础概念到k-means算法实践

聚类分析入门：从基础概念到k-means算法实践

1. 聚类的价值与挑战

在机器学习的无监督学习领域，寻找对最终目标有益的信息簇是一项令人兴奋的挑战。聚类，即找出数据集中相似数据的分组，对于挖掘数据的潜在意义具有极高的价值。

例如，作为商店老板，若想了解哪些顾客更有价值，但又没有明确的“有价值”的定义，聚类就是一个很好的起点。通过聚类，可以发现数据中相似群体的共性。深入研究某个相似人群的聚类，可能会发现该群体访问网站的时间比其他群体更长，这不仅揭示了价值所在，还为未来的监督学习实验提供了清晰的样本。

2. 识别聚类

以下是两个散点图示例，展示了从高斯分布中随机生成的数对（x, y坐标）：
- 图1.2 ：两个不同的散点图
- 图1.3 ：将散点图清晰地分为两个不同的聚类

仅通过观察图1.2，就能大致看出数据中的聚类位置，但在现实生活中，识别聚类并非如此简单。一旦确定数据可以清晰地分为两个聚类，就可以开始分析这两组之间的差异。

聚类的基本定义是将相似的数据作为更大数据集的子集进行分组。例如，一个房间里有10个人，他们的职业要么是金融工作者，要么是科学家。让金融工作者站在一起，科学家站在一起，就基于职业类型形成了两个聚类。寻找聚类对于识别相似和不同的项目非常有价值。

3. 二维数据

假设雇主提供了一个简单的1000行数据集，包含两列数值数据。乍一看，这个数据集没有明显的结构，令人困惑。

数据集中的维度是指可用特征的数量。在大多数有组织的数据表中，特征数量可以看作是