“归类分析”（Cluster Analysis）是一种无监督学习方法，它用于在数据集中发现内在的结构或模式，通过将数据对象分组（称为聚类）来实现。在归类分析中，相似的对象被归入同一个群组，而不同的对象则被分配到不同的群组。这种方法不依赖于预先定义的类别，而是通过算法自动发现数据的自然分组。
归类分析的应用非常广泛，包括市场细分、社交网络分析、生物信息学、图像分割、文本挖掘等领域。常见的归类分析算法有K-均值聚类（K-means clustering）、层次聚类（Hierarchical clustering）、密度聚类（如DBSCAN）等。
在进行归类分析时，通常需要考虑以下几个步骤：
- 数据预处理：包括数据清洗、标准化或归一化，以消除不同量纲对聚类结果的影响。
- 选择聚类算法：根据数据的特性和分析目标选择合适的聚类算法。
- 确定聚类数量：对于某些算法（如K-means），需要预先指定聚类的数量。
- 执行聚类：运行所选算法对数据进行聚类。
- 结果评估：评估聚类的质量，这可能包括内部评价指标（如轮廓系数）和外部评价指标（如果可用）。
- 结果解释：对聚类结果进行分析，理解每个群组的特征，并可能对数据进行进一步的分析。
归类分析的挑战之一是如何确定最佳的聚类数量，以及如何解释聚类结果。此外，对于高维数据，传统的聚类算法可能会遇到“维度灾难”，这时可能需要降维技术（如主成分分析PCA）来辅助聚类分析。
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模型：
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