聚類分析的意義與作用

聚類分析是一種無監督機器學習技術，用於將相似資料點分組為“簇”，幫助發現資料模式、簡化資料並偵測異常值。它廣泛應用於市場區隔、影像處理、文字探勘、生物資訊學和社交網路分析等領域。

聚類分析的意義與作用

聚類分析的概念

#聚類分析是一種無監督機器學習技術，它用於將一組相似的資料點分組在一起，形成稱為「簇」的集合。

聚類分析的意義

聚類分析具有以下意義：

• 發現資料模式：它可以幫助識別資料中隱藏的模式和結構，為進一步分析提供insights。
• 資料簡化：透過將相似的資料點組合在一起，聚類分析可以簡化複雜的資料集，使其更容易理解和處理。
• 異常檢測：聚類分析可以識別與其他資料點明顯不同的異常值，這在詐欺偵測和故障診斷等應用中非常有用。

聚類分析的作用

聚類分析廣泛應用於各種領域，包括：

• 市場區隔：將客戶或市場依類似特徵分組，進行針對性的行銷與產品開發。
• 影像處理：辨識影像中的對象，進行影像分割與物件辨識。
• 文字探勘：將文件按主題或寫作成分分組，支援主題建模和資訊檢索。
• 生物資訊學：分析基因表現數據，識別基因組功能和生物過程。
• 社會網絡分析：辨識社交網路中的社群和群組，研究人的互動模式。

聚類分析的優點

聚類分析有以下優點：

• 無假設：不像監督機器學習，聚類分析不需要預先知道資料中的類別。
• 靈活：它可以處理不同類型的數據，包括數值資料、類別資料和文字資料。
• 視覺化：聚類結果通常透過樹狀圖、散佈圖或其他視覺化技術表示，便於解釋和理解。

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