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什么是聚类以及它的用途是什么？
聚类是一种用于数据分析和数据挖掘的学习技术。其目标是将一组数据分组为彼此具有相似特征但与相邻组不同的组或簇。
使用这种方法可以发现数据中固有的模式和结构，识别变量之间的关系，并根据共同的行为或属性来细分人群或市场。
数据集群通常广泛应用于客户细分、文档组织、异常检测和数据压缩等应用中。毫无疑问，这是一种在大数据和商业智能中非常有趣的技术。
人工智能中的聚类是什么？
如果我们专注于人工智能，聚类可以根据数据之间 意大利电报电话号码列表 的内在相似性将数据组织成组或簇。使用算法来识别数据集中的底层模式和结构，无需使用预定义的标签。
通过这种方式，正如我们之前所看到的，聚类对数据进行分段，使得同一聚类中的元素彼此之间比其他聚类中的元素更相似。因此，可以了解数据的结构和分布，并且可以用来自动化公司内的不同任务，从而提高效率并节省工作。
集群如何工作？
如您所知，聚类的工作原理是根据数据之间的相似性将数据分组为同类集合。
为了完成此任务，聚类算法分析多维空间中数据点之间的接近度，并根据它们之间的距离将它们分配到聚类中。
该过程涉及选择适当的聚类算法并定义适当的距离度量。数据被迭代地聚类，直到簇内方差最小化并且簇间方差最大化。使用轮廓系数或簇内平方和等度量来评估结果。聚类用于探索各种应用程序中未标记数据的模式和结构。
聚类的类型
数据集群的使用可以通过多种方式进行，具体取决于我们要执行的任务的需要。充分了解不同类型以正确理解每种类型的工作原理至关重要。
K-均值
K-Means 聚类是一种将数据组织成“K”组的聚类方法。每个数据点根据其相似性分配到最接近的组。目标是最小化每个组内的差异并最大化组之间的差异，帮助识别模式或类别。
非层次聚类
非层次聚类，例如 K-Means 算法，将数据分组为预定数量的簇，而没有层次结构。每个数据点都分配给质心最接近的簇，根据数据之间的相似性将数据分为不同的组。
层次聚类
该方法以树形结构组织数据，其中组可以以分层方式细分为子组，从而可以更详细地查看数据之间的关系。
数据库扫描
DBSCAN（基于密度的噪声应用空间聚类）是一种根据附近点的密度对其进行聚类的算法。它将密集的数据区域识别为簇，并将孤立的点划分为噪声。它对于发现任意形状和处理噪声数据非常有用。
均值平移
与 DBSCAN 类似，该方法寻找高点密度的区域，但不是使用固定距离度量，而是将聚类中心移向局部密度最大值。
高斯混合模型 (GMM)
高斯混合模型聚类对数据进行分组，假设每个组遵循正态分布（高斯钟）。每个数据点都有属于每个组的概率。该算法适合这些分布，以找到描述数据的最佳组合，识别数据集中复杂且重叠的模式。
模糊聚类
与其他方法不同，模糊聚类允许点在多个聚类中具有隶属度，反映了组分配的不确定性。
简而言之，聚类对于分析和理解大量数据至关重要。它允许公司细分客户、检测欺诈并改进产品、识别隐藏模式。其应用优化了战略和运营决策，提高了各个行业的效率和竞争力。
