聚类算法简介

聚类是一种无监督学习技术，用于将相似的数据点归为一组。与监督学习不同，聚类不需要带标签的数据即可运行。

它广泛应用于市场细分、图像压缩和推荐系统。

什么是聚类

聚类旨在将数据划分为若干组（簇），使得：

• 同一簇中的数据点彼此相似。
• 不同簇中的数据点彼此有明显区别。

例如，聚类可以根据客户的购买行为将客户分组。

聚类算法的类型

聚类算法可以分为：

• 划分式：将数据划分为互不重叠的子集（例如，K 均值）。
• 层次式：创建簇的树状结构（例如，凝聚层次聚类）。
• 基于密度：根据高密度区域对数据进行分组（例如，DBSCAN）。

聚类的应用

聚类应用于许多领域，例如：

• 营销：对客户进行细分，以开展定向广告宣传。
• 医疗保健：根据症状对患者进行分组，以辅助诊断。
• 图像处理：通过归类相似颜色来压缩图像。

聚类中的关键概念

需要了解的重要术语：

• 质心：簇的中心。
• 簇内距离：同一簇内各点之间的距离。
• 簇间距离：不同簇之间的距离。

聚类中的挑战

聚类可能会面临以下挑战：

• 选择最佳簇数量。
• 处理高维数据。
• 处理含噪声或不平衡的数据。

聚类指标

可以使用以下指标评估聚类结果：

• 轮廓系数：衡量一个点与其所在簇中其他点的相似程度，并与其和其他簇的相似程度进行比较。
• 邓恩指数：簇间距离与簇内距离之比。

聚类示例

假设我们有包含客户年龄和年度消费额的客户数据。聚类可以将他们分为高消费群体、注重预算的群体和中等消费群体等细分群体。

总结与后续步骤

在本课中，我们学习了：

• 聚类的基础知识及其应用。
• 聚类算法的类型。
• 聚类面临的挑战和评估指标。

接下来，我们将深入学习 K 均值聚类，并了解其分步实现过程。