聚类算法是一种无监督学习算法,它通过检测数据之间的相似性,将数据分成不同的簇或群组。聚类算法在机器学习中有以下主要应用:
- 客户细分:根据客户特征将客户分成不同的类别或群组,以便更好地满足不同客户的需求。
- 图像压缩:通过聚类将图片中的像素点分类,选取各类别的代表,达到压缩图片的效果。
- 生物信息学:将基因或蛋白质的数据聚类,以发现数据中的模式并推断它们的功能。
4.可视化 & 数据总结:通过聚类将高维数据映射到二维或三维空间以进行可视化,或发现数据的主要趋势与模式。
5.推荐系统:通过对用户进行聚类,发现相似用户所喜欢的产品,然后进行推荐。
6.异常检测:通过聚类模型对正常数据进行建模,新数据属于的簇较少则可能为异常值。
常用的聚类算法有:
- K-Means算法:通过迭代计算将数据分为K个聚类,最小化各点到中心的距离和。
- 层次聚类:通过树形结构进行聚类,可以获得不同粒度的聚类结果。
- 基于密度的聚类:通过连接密度较高的点来获得聚类结构。
- 基于图的聚类:通过构建图结构,将密切相关的点聚类在同一个类中。
总之,聚类算法可以发现数据中的内在结构,将相似的样本聚集在一起。它用于无监督学习任务,在客户细分、图像处理、生物信息学等领域有着广泛的应用。