群聚分析意思

群聚分析（Clustering Analysis）是一種數據挖掘和機器學習技術，用於將數據集中的數據項分組為多個簇（cluster）。每個簇由相似的數據項組成，而不同簇之間的數據項則具有較低的相似性。群聚分析的目標是發現數據中的自然結構，而無需事先知道數據的標籤或分組。

群聚分析的步驟通常包括：

1. 數據預處理：清洗數據，處理缺失值和異常值，可能需要進行數據轉換。

2. 選擇合適的度量標準：根據數據類型選擇合適的距離或相似性度量，如歐氏距離、曼哈頓距離、餘弦相似性等。

3. 選擇合適的算法：根據數據的特點和分析的目的選擇合適的群聚算法，如K-Means、層次群聚、DBSCAN、譜群聚等。

4. 執行群聚：運行選擇的群聚算法，將數據項分配給不同的簇。

5. 評估結果：使用各種指標（如輪廓係數、DB指數、 Dunn指數等）來評估群聚結果的質量。

6. 解釋和套用：解釋簇的含義，並根據分析結果進行決策或預測。

群聚分析在許多領域都有套用，包括市場區隔、圖像分析、基因表達數據分析、社交網路分析、推薦系統等。它是一種無監督學習方法，因為數據沒有事先的標籤，算法需要自己發現數據中的模式。