聚类分析方法 🔍📊

随着大数据时代的到来，数据量呈指数级增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个重要的课题。聚类分析方法正是这一领域中的一个重要工具，它通过将数据集中的对象分组为多个类别，使得同一类别内的对象具有较高的相似度，而不同类别之间的对象差异较大。这种方法在市场营销、社交网络分析、生物信息学等多个领域都有着广泛的应用。

常用的聚类算法包括K均值算法、层次聚类和DBSCAN等。每种算法都有其适用场景和优缺点。例如，K均值算法简单易懂，但需要预先设定聚类的数量；层次聚类能够展示数据的层级结构，但计算复杂度较高；DBSCAN则能发现任意形状的聚类，并且不需要指定聚类数量，但对于参数的选择较为敏感。

掌握合适的聚类分析方法，可以帮助我们更好地理解数据，发现隐藏的模式和趋势，从而做出更加精准的决策。

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