聚类分析

机器学习中的聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分成不同的组或簇，使得同一组内的对象具有较高的相似性，而不同组之间的对象具有较大的差异性。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN(基于密度的聚类)、高斯混合模型等。聚类分析的目标是通过自动发现数据内部的模式。结构或群集，从而将教据分为具有相似性的组。聚类算法通过对数据进行特征提取和相似性度量，将数据点划分到合话的簇中。