跳动城乡网导读 在数据分析的世界里，聚类是一种无监督学习方法，它帮助我们将数据点分组到不同的簇中，以便更好地理解数据结构。常见的聚类算法包括K-mean...
在数据分析的世界里，聚类是一种无监督学习方法，它帮助我们将数据点分组到不同的簇中，以便更好地理解数据结构。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。其中，K-means是最受欢迎的一种，它通过迭代优化来最小化簇内平方误差，简单高效！🌲（例如，它可以将相似的客户分成一个群体，便于企业制定精准营销策略。）
层次聚类则像一棵树，它从单个点开始，逐步合并或分割簇，形成一个树状图（Dendrogram），非常适合展示数据间的层级关系。💥而DBSCAN与众不同，它能够识别任意形状的簇，并且对噪声具有较强的鲁棒性，尤其适合处理复杂分布的数据集。
无论选择哪种算法，聚类都能为我们的数据探索提供宝贵的见解。🎯因此，了解这些核心算法，能让我们更轻松地揭开隐藏在数据背后的秘密！✨
