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什么是聚类分析？基本概念和数据分类机制
聚类分析是一种将大量数据划分为具有高度相似性的群体的统计方法。这种分析方法应用于市场营销、医学和金融等多个领域，尤其适用于客户细分和异常检测。聚类分析有两种类型：层次聚类分析和非层次聚类分析，每种方法对数据的分类不同。本文详细讲解了聚类分析的基本概念、方法和应用。

聚类分析是一种对相似数据点进行分组的统计方法。它是一种无监督学习，可以在没有预定义类别的情况下自然地对数据进行分类。例如，通过对电子商务网站的客户数据进行聚类分析，可以识别具有相似购 纳米比亚电报数据 买行为的客户群，并利用这些信息进行有针对性的营销。

聚类分析的主要应用领域
聚类分析的应用非常广泛，包括市场营销、医学、金融和制造业。例如在医疗领域，它用于对患者数据进行分类，并针对每种疾病特征优化治疗方法。它还用于金融行业检测欺诈交易和管理风险。

聚类分析的优点和缺点
聚类分析的优点在于它可以帮助您发现数据中的模式并提供对主题特征的详细了解。另一方面缺点是分析结果依赖于数据的质量，需要适当的预处理，并且难以确定最佳聚类数。