分群法是什麼意思

分群法（Clustering）是一種資料分類的方法，它的目標是將資料按照某種特徵相似性分為若干類別（稱為簇，Clusters），使得同一簇中的資料點彼此之間的相似度高，而不同簇之間的資料點相似度低。這種方法通常不需要事先給定類別的數目或類別的成員，而是通過資料本身的自組織特性來發現資料中的模式。

分群法在許多領域都有應用，例如市場分析、生物學、社會學、天文學、氣象學、機器學習、資料挖掘等。它可以用來發現資料中的隱含模式，幫助人們更好地理解資料，或者用來進行預測和決策。

分群法有許多不同的算法和方法，這些算法和方法根據不同的特徵和目標進行分類。例如，按照是否使用訓練樣本可以分為無監督分群和有監督分群，按照是否考慮資料點的空間位置可以分為空間分群和隨機分群，按照是否考慮資料點之間的關係可以分為親和力分群和關係分群等。

一些常見的分群算法包括K-Means、DBSCAN、Hierarchical Clustering、Gaussian Mixture Models等。這些算法各有優劣，適用於不同的資料特徵和分群目標。