聚类分析是数据分析探索数据集中自然出现的组的技术，称为集群。聚类分析不需要将数据点分组到任何预定义的组中，这意味着它是一个无监督学习方法。在无监督学习中，洞察力来自数据，没有任何预定义的标签或类别。一个好的聚类算法保证了高簇内相似度和低簇间相似度。聚类分析通常以两种主要方式使用：作为解决与数据分组相关问题的独立工具，作为各种预处理步骤机器学习算法。
一、什么是聚类分析
聚类分析是数据分析探索数据集中自然出现的组的技术，称为集群。聚类分析不需要将数据点分组到任何预定义的组中，这意味着它是一个无监督学习方法。在无监督学习中，洞察力来自数据，没有任何预定义的标签或类别。一个好的聚类算法保证了高簇内相似度和低簇间相似度。
聚类分析通常以两种主要方式使用：作为解决与数据分组相关问题的独立工具，作为各种预处理步骤机器学习算法。
聚类分析算法通常属于以下几类：
- 基于分区的算法
- 分层算法
- 基于密度的算法
- 基于网格的算法
- 基于模型的算法
- 基于约束的算法
- 异常值分析算法
每种算法本身都很复杂，可能适合某些分析而不适合其他分析。
二、作为独立工具的聚类分析
1、市场营销
在市场营销中，聚类分析可用于根据客户的购买模式或兴趣将客户分成不同的类别。这些被称为客户角色。然后，组织针对不同的客户群使用不同的营销策略。
2、金融风险分析
金融机构使用各种聚类分析算法根据客户的银行余额和债务将客户分为不同的风险类别。在批准贷款、保险或信用卡时，这些集群用于帮助决策。
3、房地产
基础设施专家使用聚类根据房屋的大小、位置和市场价值对房屋进行分组。此信息用于评估城市不同地区的房地产潜力。
三、聚类分析作为机器学习的预处理步骤
聚类分析通常用作各种机器学习算法的预处理步骤。
分类算法对广泛的数据集进行聚类分析，以过滤掉属于明显组的数据。然后可以在减少的、不明显的数据点上使用高级数据分类技术。随着数据集变小，计算时间大大减少。同样的方法可以反其道而行之，使用聚类分析算法来滤除噪声或异常值数据。
在运行监督学习算法之前，可能首先对输入数据进行聚类分析，找出数据中的自然聚类。
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