机器学习中的聚类分析

机器学习中的聚类分析是一种将数据样本分组到具有相似特征（如数据点之间的距离）的簇中的无监督学习方法。在此过程中，数据样本之间的相似度可以使用余弦相似度，欧式距离或者马哈拉诺比斯距离等度量。适当的聚类方法能够有效识别数据集中的不同簇，并为后续的分类和预测任务提供有力的支持和指导。本文主要介绍了机器学习中聚类分析的基本概念和常用分类方法，包括k-means，层次聚类，DBSCAN和高斯混合模型等。同时，还对聚类分析在实际业务场景中的应用进行了简单的探讨。