叢集性是什麼意思

"叢集性"（Clustering）是一個統計學和數據分析的概念，用來描述數據點在空間中自然聚集的現象。這些聚集區域通常被稱為「叢集」，它們是由數據中存在的高密度區域構成的。叢集可以出現在任何維度的數據空間中，從二維（如地圖上的點）到高維（如基因表達數據）。

在數據分析中，叢集分析是一種無監督學習（Unsupervised learning）的技術，它的目標是將數據分組成不同的類別或叢集，使得同一叢集中的數據點彼此相似，而不同叢集的數據點之間則較為不同。這種方法通常不需要事先知道數據的分類，而是讓算法自動發現數據中的模式和結構。

叢集分析有許多應用，包括市場細分、客戶分群、社交網絡分析、生物信息學、天文學、地理信息系統等。它有助於人們更好地理解數據，識別異常值，以及從數據中發現有價值的信息。

叢集的方法有多種，包括K-Means、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、Hierarchical clustering、Spectral clustering等。選擇哪種方法取決於數據的特性和分析的目標。