Kmeans聚类：经典的聚类算法

K-means聚类：经典的聚类算法

1.背景介绍

1.1 什么是聚类

聚类(Clustering)是一种无监督学习技术,旨在将相似的对象归为同一组。它广泛应用于多个领域,如计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等。聚类算法可以自动发现数据中的模式和结构,而无需任何先验知识或人工标注。

1.2 聚类的应用场景

聚类在现实世界中有许多应用,例如:

• 客户细分(Customer Segmentation):根据客户特征和购买行为对客户进行分组,为不同群体提供个性化服务和营销策略。
• 图像分割(Image Segmentation):将图像分割为不同的区域或对象,有助于目标检测、图像压缩等任务。
• 基因表达分析(Gene Expression Analysis):根据基因表达模式对基因进行聚类,有助于发现功能相关的基因组。

1.3 聚类算法分类

常见的聚类算法包括:

• 分区聚类(Partitioning Clustering),如K-means、K-medoids等。
• 层次聚类(Hierarchical Clustering),包括凝聚式和分裂式。
• 基于密度的聚类(Density-based Clustering),如DBSCAN。