聚类就像整理一个凌乱的衣柜，将相似的物品归为一组以营造一种秩序感。在机器学习领域，聚类是一种技术，它使我们能够自动识别相似的数据点，并根据其固有模式和相似性将它们归为一组。它帮助我们发现数据中的结构和关系，而无需预定义的标签。通过将相似的对象分组为簇，我们可以深入了解底层模式并做出明智的决策。
聚类算法有多种类型，每种算法都有自己的优势和特点。两种流 亚美尼亚 whatsapp 数据库
行的聚类算法类型是：
K 均值聚类
想象一下将一组对象划分为 k 个不同的簇，每个簇由其质心表示。K 均值聚类将数据点分配给最近的质心，并迭代调整质心，直到形成最佳簇。这是一种高效且广泛使用的算法，当簇具有球形且大小相似时效果很好。
层次聚类
想象构建一个树状结构，其中通过基于相似性合并或拆分现有集群来创建集群。层次聚类可以是聚合的（自下而上）或分裂的（自上而下）。它使我们能够探索不同粒度级别的集群，并提供数据点之间层次关系的可视化表示
。
3.评估聚类结果
评估聚类结果的质量就像评估解谜冒险的成功程度。我们希望确保形成的聚类有意义并符合我们的期望。有各种指标可以评估聚类性能，例如轮廓分数、凝聚力和分离度。这些指标衡量聚类的紧凑度和它们之间的分离度。通过评估这些指标，我们可以选择最佳聚类数或比较不同聚类算法的性能。
