聚類分析是一種無監督學習技術，用於將具有相似特徵的資料點分組。常見的聚類分析方法包括：K-Means、層次聚類、平均偏移聚類、Ward's 法、DBSCAN、OPTICS 和譜聚類。
聚類分析方法
#聚類分析是一種無監督學習技術，用於將資料點分組為具有相似特徵的聚類。以下是常用的聚類分析方法：
1. K-Means
K-Means是一種基於劃分的聚類演算法，它將資料點分配到事先定義的k個聚類中。演算法迭代地將資料點分配到最近的聚類中心，然後更新聚類中心，直到演算法收斂。
2. 層次聚類
層次聚類透過逐步合併或分割資料點來建構一個層次結構的聚類。它產生一個稱為樹狀圖的圖表，顯示聚類的層次關係。
3. 平均偏移聚類
平均偏移聚類是一種基於距離的聚類演算法，它透過計算每個資料點與其他所有數據點的距離來決定聚類。它透過迭代地合併最接近的資料點來建立聚類。
4. Ward's 法
Ward's 法是一種基於方差的聚類演算法，它透過最小化聚類中資料的方差來確定聚類。它透過迭代地合併方差最小的資料點來建立聚類。
5. DBSCAN
DBSCAN是一種基於密度的聚類演算法，它識別資料空間中的高密度區域作為聚類。它透過指定相鄰資料點的最小數量（epsilon）和半徑（minPts）來確定聚類。
6. OPTICS
OPTICS是DBSCAN的擴展，它提供了聚類結構的層次視圖。它透過計算每個數據點與其他所有數據點的可達距離來產生一個可達性圖。
7. 譜聚類
譜聚類是一種使用圖論技術進行聚類的演算法。它透過將資料表示為圖，然後使用圖的特徵向量來確定聚類。
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