聚類分析是一種將資料分組為相似簇，從而識別資料中內在模式的方法。其工作原理包括：1. 確定相似度量；2. 初始化簇；3. 迭代分配資料點；4. 更新簇中心；5. 重複步驟 3 和 4 直到收斂。聚類演算法包括 k 均值、層次和基於密度的聚類。優點包括資料探索、市場細分和異常檢測，而限制包括對距離度量的依賴性、確定簇數的挑戰和對初始化條件的敏感性。
聚類分析
#聚類分析是將資料點分組為相似子集的方法，這些子集稱為簇。其目的是識別資料中的內在結構和模式，使其更容易理解和分析。
聚類分析的工作原理
聚類分析透過以下步驟進行：
-
確定距離或相似性度量：這定義了資料點之間的相似性或距離程度。
-
初始化簇：選擇初始簇中心或分配點到初始簇。
-
迭代分配：使用距離或相似性度量，將每個資料點分配到與其最相似的簇中心。
-
更新簇中心：重新計算每個簇的中心點，表示簇中資料點的平均位置。
-
重複步驟 3 和 4：直到簇中心不再變化或達到預先定義的條件（如迭代次數或誤差閾值）。
聚類演算法類型
有許多不同的聚類演算法，包括：
-
k 均值聚類別：將資料點分配到k 個預先定義的簇。
-
層次聚類：在層次結構中產生簇，其中子簇嵌套在更大的簇中。
-
基於密度的聚類：識別資料點密度較高的區域，並將其分組為簇。
聚類分析的優點
- 資料探索：識別資料結構和模式。
- 市場區隔：將客戶或產品細分為相似組。
- 異常檢測：識別與大多數資料不同的異常資料點。
- 手勢辨識：用於分析感測器資料並識別手勢或動作。
聚類分析的限制
- 結果取決於距離或相似性測量。
- 確定合適的簇數可能具有挑戰性。
- 聚類結果可能取決於初始化條件。
以上是聚類分析是什麼意思的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
