【聚类分析方法有哪些】聚类分析是一种无监督学习方法，主要用于将数据集中的对象按照某种相似性或距离度量划分为不同的组别。这些组别内部的对象具有较高的相似性，而不同组之间的对象则差异较大。聚类分析在市场细分、图像处理、社交网络分析、生物信息学等领域有广泛应用。
以下是对常见聚类分析方法的总结：
| 方法名称 | 算法类型 | 核心思想 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
| K均值（K-Means） | 基于中心的聚类 | 将数据划分为K个簇，每个簇由其中心点代表，通过迭代优化使样本到中心的距离最小 | 数据分布较均匀，形状简单 | 简单、高效 | 对初始中心敏感，需预设K值 |
| 层次聚类 | 层次结构 | 通过构建树状结构（如谱系图）来展示数据之间的层次关系 | 需要可视化结果，数据量较小 | 可视化效果好，无需预设K值 | 计算复杂度高，不适用于大规模数据 |
| DBSCAN | 基于密度的聚类 | 通过密度连接的区域划分簇，能识别噪声点 | 数据分布不规则，存在噪声 | 能处理任意形状的簇，抗噪能力强 | 参数选择敏感，对高维数据效果差 |
| 谱聚类 | 图论方法 | 将数据视为图中的节点，利用图的拉普拉斯矩阵进行降维和聚类 | 复杂结构数据，如图像、文本 | 对非球形簇效果好 | 计算开销大，依赖相似度矩阵 |
| Gaussian Mixture Model (GMM) | 概率模型 | 假设数据服从多个高斯分布，通过EM算法估计参数 | 数据分布复杂，需要概率解释 | 可提供软聚类，适合模糊分类 | 计算复杂，对初始值敏感 |
以上是几种常见的聚类分析方法，每种方法都有其适用的场景和局限性。实际应用中，可以根据数据的特点、目标需求以及计算资源选择合适的算法。此外，随着深度学习的发展，基于神经网络的聚类方法（如自编码器、变分自编码器等）也逐渐成为研究热点。
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