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聚类分析是一种数据分析技术，用于将数据对象集合分组为类似的对象组成的多个类。其基本思想是通过寻找数据之间的内在结构，将相似的数据实例组织成簇，使得簇内的数据实例相似而簇间的数据实例不同。聚类分析通常被归类为无监督学习，因为其不依赖于预先定义的类别或分组信息，而是根据数据对象之间的相似性来进行分组。聚类分析可应用于数据预处理、多维数据标准化以及发现数据项之间的依赖关系等领域。
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基本概念和思想：
- 聚类分析旨在将数据集合分组成多个类，使得同一类内的数据对象相似，而不同类之间的对象不相似。
- 该分析技术是一种寻找数据之间内在结构的方法，通过定义距离或相似性系数来判断数据之间的相似性，进而进行分组。
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与分类的区别：
- 聚类和分类虽然都涉及将数据分组，但两者有着本质上的不同。
- 分类是按照预先定义的标准和程序对数据进行划分，而聚类是根据数据本身的特性进行分组，不需要预先定义的类别信息。
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应用领域：
- 在商业上，聚类分析可用于细分市场、研究消费者行为等，帮助企业发现不同客户群体。
- 在生物学领域，聚类分析可用于对动植物和基因进行分类，帮助理解种群的固有结构。
- 在保险业中，可通过聚类分析识别保险单持有者的分组，并根据不同的属性进行定价。
- 在互联网和电子商务领域，聚类分析可用于文档归类、客户分析等。
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聚类算法的分类：
- 基于划分的聚类方法：将数据对象组织成若干个分区，每个分区代表一个簇。
- 基于层次的聚类方法：构建数据对象之间的层次结构，反映数据对象之间的相似性。
- 基于密度的聚类方法：基于数据点的密度来确定簇的边界。
- 基于网格的聚类方法：将数据空间划分为网格，每个网格内的数据点组成一个簇。
- 基于模型的聚类方法：假设数据集服从某种概率分布或模型，然后根据模型对数据进行聚类。
聚类分析是一种重要的数据分析技术，通过将数据对象分组成相似的类别，帮助人们理解数据之间的内在结构和关系。在各个领域都有着广泛的应用，可帮助人们做出更好的决策和发现隐藏的信息。
