数据聚类是一种无监督学习方法，其核心目标是将数据集中的样本划分为若干组（簇），使得同一簇内的样本相似度高，而不同簇之间的样本差异较大。以下是其关键特征和应用场景的详细说明：
1. 核心原理
无监督学习：聚类无需预先标注的类别标签，仅通过数据自身特征进行分组。
相似性度量：通常基于距离函数（如欧氏距离）或相关性计算，将相似样本归为一类。
动态划分：通过迭代优化（如K-means的质心更新）或层次分解（如分层聚类）实现分组。
2. 典型方法
划分聚类（如K-means）：需指定簇数，适用于大数据集，通过随机初始中心点逐步优化分类。
层次聚类：无需预设簇数，适合小规模数据，通过自底向上（凝聚）或自顶向下（分裂）方式构建树状结构。
其他方法：包括基于密度（DBSCAN）、模型（高斯混合）等算法，适应不同场景需求。
3. 应用场景
商业分析：客户分群、市场细分（如根据身高体重划分服装尺寸）。
数据预处理：降维、异常检测（如恶意流量识别）。
科学研究：基因序列分类、图像分割等。
4. 关键挑战
特征选择：不同特征可能导致聚类结果差异显著（如形状vs用途对图像分类的影响）。
参数调优：如K-means需确定最佳簇数（手肘法）、距离函数选择等。
- 稳定性问题：初始中心点随机性可能导致结果不一致。
