聚类分析论文

聚类分析在数据挖掘和机器学习领域中被广泛应用，它是一种将数据集中的对象划分为不同组或类别的方法。聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，从而更好地理解数据集的特征和关系。本文将介绍聚类分析的基本原理和应用，并探讨其在不同领域的研究进展。

聚类分析的基本原理是将数据集中的对象划分为不同的组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。聚类分析的目标是找到最佳的划分方式，使得组内的相似度最大化，组间的相似度最小化。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和密度聚类等。