聚类分析介绍

引言

聚类分析是一种重要的数据挖掘技术，用于在没有明确类别标签的情况下发现数据中的自然簇结构。它广泛应用于客户细分、图像处理、生物信息学和推荐系统等领域。例如，在客户细分中，聚类可以帮助企业识别不同消费群体，提升营销策略的精准度。

基本概念

• 聚类（Clustering）：将数据按相似性分类，使同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间则尽可能不同。
• 特征向量（Feature Vector）：描述数据点的各种属性，形成n维空间中的向量。

评估指标

聚类质量可通过以下指标评估：

1. 轮廓系数（Silhouette Coefficient）：衡量每个数据点的聚类分配质量，范围[-1, 1]。
2. Calinski-Harabasz指数：高值表示簇结构清晰。
3. Davies-Bouldin指数：低值说明聚类效果好。

常见算法

K均值聚类（K-Means）

• 工作原理：通过迭代优化目标函数，将数据划分