叢集分析意思

叢集分析（Cluster Analysis）是一種資料分類技術，它的目的是將資料分組成若干個類別（稱為「叢集」或「集群」），使得同一類別中的資料點彼此之間的相似度較高，而不同類別之間的資料點則較為不同。叢集分析是一種無監督學習（Unsupervised Learning）方法，因為它不需要標註的資料來進行訓練。

叢集分析的應用非常廣泛，可以應用在市場行銷、生物學、社會學、天文學、機器學習等領域。例如，在市場行銷中，叢集分析可以用來將顧客分組，以便更有效地進行市場細分和推銷策略；在生物學中，可以用來對基因表達資料進行分類，從而發現新的生物學現象。

叢集分析的方法有很多種，常見的方法包括：

1. 分層聚類（Hierarchical Clustering）：這種方法通過逐層合併或分裂來形成叢集。
2. 劃分聚類（Partitioning Clustering）：這種方法將資料點直接分配到預定的叢集數目中。
3. 密度基於聚類（Density-Based Clustering）：這種方法基於資料點的密度來形成叢集。
4. 模型基於聚類（Model-Based Clustering）：這種方法使用機率模型來模擬叢集的生成過程。

叢集分析的難點在於如何定義資料點之間的相似度，以及如何選擇最佳的叢集數目和叢集方法。此外，叢集分析的結果也會受到資料預處理、特徵選擇等因素的影響。