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聚类琢磨概述

聚类琢磨是一种无监督学方法，它将数据集中的对象根据它们的差不许多性或距离进行分组。目的是使同一组内的对象彼此差不许多，而不同组之间的对象彼此不差不许多。

距离计算方法

在聚类琢磨中， 距离计算方法至关关键，常用的方法包括： - 欧氏距离衡量两点之间的直线距离。 - 曼哈顿距离衡量两点之间的“城里街区距离”。 - 余弦差不许多度衡量两个向量在方向上的差不许多度。

聚类可视化

聚类可视化有助于直观地搞懂个个簇的数据分布情况。对于高大维数据，Neng用降维手艺如PCA或t-SNE将数据降至二维或三维，然后进行可视化。

聚类评价指标

评价聚类效果的关键指标包括： - 轮廓系数衡量簇内对象的紧密程度和簇间对象的分离程度。 - Davies-Bouldin指数衡量簇内对象之间的差不许多性和簇间对象之间的差异性。 - Calinski-Harabasz指数衡量簇内对象之间的分散程度和簇间对象之间的分离程度。

系统聚类法

系统聚类法是一种基于数据点之间距离的聚类方法。它从单个数据点开头，逐步合并距离Zui近的点，直至达到预定的终止条件。

聚类算法分类

聚类算法Neng根据不同的原则进行分类，比方说： - 基于距离的聚类如K均值聚类。 - 基于密度的聚类如DBSCAN。 - 基于模型的聚类如高大斯混合模型。

聚类算法应用

聚类算法在优良几个领域有着广泛的应用，比方说： - 买卖场琢磨识别具有差不许多需求的客户群体。 - 生物信息学基因表达数据琢磨。 - 图像处理图像分割。

代码示例

python from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering clustering = AgglomerativeClustering.fit 这里 X是输入数据集，AgglomerativeClustering是系统聚类算法的实现。

聚类琢磨是一种有力巨大的工具，Neng帮我们搞懂数据的内在结构。、距离度量、降维手艺和评价指标，Neng有效地找到数据中的模式和结构。