聚类算法经典案例
聚类算法是一种机器学习技术，它通过将数据分成不同的类别或群集
并分配标签来发现数据内在的结构和模式。

下面将介绍几个聚类算法
的经典案例。

1. K-Means算法
K-Means算法是聚类算法中最常见和最简单的方法之一。

它将数据分成
K个类别，并在每个类别中放置一个聚类质心。

接着，算法计算每个数据点到聚类质心的距离，并将其分配给最近的质心，形成一个聚类。

最后，算法更新每个聚类的质心，并重新分配每个数据点，直到收敛
为止。

经典案例：在市场细分中，K-Means算法可以用来将消费者分成不同的群体。

例如，可以使用购买历史和口味偏好来将消费者分成健康食品
用户、零食用户和高端餐饮用户等。

2. 层次聚类算法
层次聚类算法也是一种常见的聚类算法，它将数据分成不同的类别，
并使用树状结构来表示聚类过程。

层次聚类算法可以分为凝聚式和分
裂式两种。

经典案例：在癌症治疗中，层次聚类算法可以用来识别患者是否属于
某种分子亚型，以确定他们的最佳治疗方案。

3. DBSCAN算法
DBSCAN算法是一种密度聚类算法，它将数据分成具有相似密度的群集。

该算法定义了两个核心参数：半径和密度。

接着，算法将密度高于某
个阈值的点分配给一个聚类，并且任何不在聚类中的点都被视为噪声。

经典案例：在地理空间数据分析中，DBSCAN算法可以用来识别热点区
域或者犯罪高发区，同时排除低密度的区域。

综上所述，聚类算法广泛用于分类、市场细分、癌症治疗、地理空间
数据分析等领域。

不同的聚类算法可以应用于不同的问题，选择适当
的算法可以帮助得出准确的结论。