Cluster聚类算法大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

聚类分析是一种无监督学习方法，广泛应用于各种领域，包括市场细分、社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。通过将相似的对象组合在一起，聚类有助于揭示数据的内在结构，从而为进一步的数据分析和决策提供有用的洞见。本文深入探讨了14种不同的聚类算法，包括KMeans、DBSCAN、AgglomerativeClustering等，从多个角度进行了全面的比较和分析。这些角度包括算法的基本原理、应用场景、数据可视化方式、优缺点以及性能评估。

什么是聚类

聚类是一种无监督学习方法，用于将相似的对象组织在一起，形成一个“簇”。与分类不同，聚类不依赖于预先定义的标签或类别。相反它通过计算数据点之间的相似度或距离来自动地识别结构或模式。

这个名词“聚类”来自于它的核心思想：将数据“聚集”在一起，形成一个或多个集群。这些集群内的数据点相互之间应该尽可能相似，而与其他集群的数据点尽可能不同。

经常应用场景的有：

• 市场细分：企业可以通过聚类分析来识别不同的消费者群体