14、机器学习中的聚类技术：原理、算法与应用

机器学习中的聚类技术：原理、算法与应用

1. 分类与聚类概述

在机器学习领域，分类是监督学习中的关键任务，它能将数据划分到预定义的类别中，在众多应用场景中发挥着重要作用，如邮件过滤、医疗诊断和客户细分等。常见的分类算法有决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、逻辑回归、朴素贝叶斯和因子机（FMs）等。每种算法都有其独特的优势、适用场景、益处和局限性。

同时，还需要通过一些指标来评估分类器的性能，如准确率、精确率、召回率、F1分数和混淆矩阵等。为了提升模型性能，还可以采用数据预处理、特征工程、处理数据不平衡、超参数调优和正则化等高级技术。

而聚类则属于无监督学习的范畴，它与监督学习不同，模型从无标签的数据中学习，旨在揭示数据中隐藏的模式、关系和结构。聚类技术在市场细分、异常检测、生物信息学和社交网络分析等多个领域都有广泛的应用。

2. 聚类的基本概念

2.1 聚类的定义与工作机制

聚类是无监督机器学习和数据挖掘中的基本技术，其目标是将一组对象分组，使得同一组（即簇）中的对象彼此更相似，而与其他组中的对象差异较大。它通过使用距离度量（如欧几里得距离、曼哈顿距离等）来计算数据点之间的相似度，以此确定聚类的结果。

2.2 聚类的应用场景

聚类技术在以下多种场景中非常有用：
- 探索性数据分析 ：在数据分析的初始阶段，无需预定义标签，就能揭示数据的自然分组、趋势和异常。
- 无标签数据处理 ：当没有数据标签时，聚类可以根据数据相似度对数据点进行分组。
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