聚类是一种 无监督学习技术，用于将数据集中的对象或观测分组，使得同一组（称为簇）内的对象彼此之间相似度高，而不同组之间的相似度低。聚类的主要目标是发现数据中的自然分组或模式，而不需要预先知道这些分组的标签或类别。
聚类分析的过程通常包括以下几个步骤：
数据预处理：
清洗数据，处理缺失值和异常值，进行特征选择和特征提取等。
定义相似性度量：
选择合适的相似性度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，用于衡量数据点之间的相似程度。
选择聚类算法：
根据数据特性和需求选择合适的聚类算法，如k-均值、层次聚类、DBSCAN、谱聚类等。
聚类或分组：
应用所选算法对数据进行分组，形成多个簇。
评估和优化：
评估聚类结果的质量，如通过轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标，并根据需要进行调整和优化。
聚类在许多领域都有广泛应用，包括：
数据挖掘：用于发现数据中的隐藏模式和趋势。
机器学习：作为预处理步骤，帮助识别数据中的自然分组。
模式识别：用于图像识别、语音识别等领域。
生物信息学：用于基因表达数据分析和蛋白质分类。
市场细分：用于将消费者或产品分为不同的群体。
推荐系统：用于发现用户或物品的相似性，从而进行个性化推荐。
聚类算法有很多种，包括但不限于：
k-均值：最简单的聚类算法之一，通过迭代将数据点分配到最近的质心。
层次聚类：通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。
DBSCAN：基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇。
谱聚类：基于图论的聚类方法，通过图的划分来识别簇。
聚类是一种强大的工具，能够帮助我们从大量数据中提取有价值的信息和洞察，从而支持决策制定和问题解决。