聚類是什麼意思
在統計學和數據分析中，聚類是一種無監督學習（ unsupervised learning）技術，用於將數據分組成類別或簇，使得同一類別中的數據點比不同類別中的數據點具有更高的相似性。聚類的目標是發現數據中的自然結構，而無需預先給定類別的標籤。
聚類算法會根據數據點的某些特徵（如距離、相似性或其他關聯性）將它們組織成簇。這些簇可以是數據點在空間中的物理位置，也可以是更高維度數據中的抽象概念。聚類的應用非常廣泛，包括市場細分、基因分類、圖像分析、數據壓縮、搜尋引擎和許多其他領域。
聚類算法可以分為多種類型，包括：
- 分層聚類：這種方法通過逐層分組來構建簇的層次結構。
- 分區聚類：這種方法直接在數據中找到最佳的簇數目和位置。
- 密度基於的聚類：這種方法基於數據點的密度來形成簇。
- 模型基於的聚類：這種方法基於數據點適合某個特定模型（如高斯混合模型）的程度來形成簇。
- 格線基於的聚類：這種方法將數據空間劃分為一個格線，並在這些單元格中進行聚類。
聚類的挑戰之一是選擇適當的算法和參數，以及評估聚類結果的好壞。通常，這需要對數據的特性和應用目標有深入的理解。