数据挖掘笔记十📊聚类分析:基本概念和方法ksamara聚类分析操作 🎯
导读 大家好！今天我们要一起探索数据挖掘领域中的一个重要主题——聚类分析。聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为多个组或簇，使
大家好！今天我们要一起探索数据挖掘领域中的一个重要主题——聚类分析。聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为多个组或簇，使同一簇内的数据点相似度高，不同簇间的数据点差异大。🎯
首先，让我们了解一下聚类分析的基本概念。它主要通过计算数据点之间的距离或相似性来实现。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。不同类型的聚类算法有不同的适用场景和优势。🔍
接下来，我们将探讨几种主流的聚类方法，包括但不限于K均值算法（K-means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN（基于密度的空间聚类应用）。每种方法都有其独特的应用场景和特点。💡
最后，我们将一起动手实践，通过一个具体案例展示如何进行聚类分析的操作。这不仅有助于理解理论知识，还能帮助大家掌握实际操作技能。💻
希望通过今天的分享，大家可以对聚类分析有一个全面的认识，并能在自己的项目中灵活运用。如果你有任何疑问或想要了解的内容，请随时留言交流！💬
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