算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析

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聚类分析概述

聚类分析的定义与意义

聚类分析（Clustering Analysis）是一种将数据对象分成多个簇（Cluster）的技术，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习（Unsupervised Learning）中广泛应用，常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域

通过聚类分析，可以有效地发现数据中的结构和模式，为进一步的数据分析和挖掘提供基础。例如，在市场分析中，聚类分析可以帮助企业将客户群体进行细分，从而制定更有针对性的营销策略

常见聚类算法概览

聚类算法种类繁多，常见的主要有以下几种：

• K-均值（K-Means）：一种基于划分的聚类方法，通过迭代优化目标函数将数据分为K个簇。它具有计算简单、效率高等优点，但对初始值敏感，容易陷入局部最优
• 层次聚类（Hierarchical Clustering）：一种基于层次结构的聚类方法，包括凝聚式和分裂式两种。凝聚式层次聚类从每个对象开始逐步合并，分裂式层次聚类从整个数据集开始逐步分裂。它可以生成树状结构（树状图），但计算复杂度较高
• DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：一种基于密度的聚类方法，通过定义核心点、边界点和噪声点来识别簇。它能有效处理噪声和发现任意形状的簇，但对参数选择较为敏感

聚类分析在数据科学中的应用

聚类分析在数据科学中有广泛的应用，以下是一些典型场景：

• 客户细分：通过对客户进行聚类分析，企业可以将客户分成不同的群体，从而制定更加精准的营销策略
• 图像分割：在图像处理领域，聚类分析可以用于图像分割，